1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的…

深度分离卷积一般使用的是3*3的卷积核,这篇论文在深度分离卷积时使用了多种卷积核,并验证了其有效性 1.大的卷积核能提高模型的准确性,但也不是越大越好.如下,k=9时,精度逐渐降低 2. mixConv及其实现 挺简洁的,可直接替换深度分离卷积 def mdconv(x, filters, **args): G = len(filters) y = [] for xi, fi in zip(tf.split(x, G, axis=-1), filters): y.append(tf.nn.dep…

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