RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 作者:elfin   资料来源:RepVGG论文解析 目录 1.摘要 2.背景介绍 3.相关工作 3.1 单分支到多分支 3.2 单分支模型的高效训练 3.3 模型参数重构 3.4 Winograd(威诺格拉德)卷积 4.由结构参数重构技术构建RepVGG 4.1 简单即快速.内存使用经济.灵活 4.2 训练时的多分支结构 4.3 推理时的模型参数重构 4.4 结构规格 Top  ---  Bottom…

编辑:Happy 首发:AIWalker Paper:https://arxiv.org/abs/2103.13634 Code:https://github.com/hellloxiaotian/ACNet 本文是哈工大左旺孟老师团队在图像超分方面的最新工作,已被IEEE TSMC收录.本文将ACNet中的非对称卷积思想与LESRCNN进行组合,取得了更好的性能.由于作者尚未开源,故笔者进行了简单的复现,复现还是挺容易的,哈哈. Abstract 本文提出了一种非对称CNN网络ACNet,它由…

论文提出引入少数超大卷积核层来有效地扩大有效感受域,拉近了CNN网络与ViT网络之间的差距,特别是下游任务中的性能.整篇论文阐述十分详细,而且也优化了实际运行的表现,值得读一读.试一试   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs 论文地址:https://arxiv.org/abs/2203.06717 论文代码:https://github.com…