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英文字典中文字典相关资料:


  • 深度学习理论与实践---重参数化卷积神经网络：ACNet . . .
    训练完成后，通过重参数化方法将A转化为一个更小、更简单的模型B。 相比于常见的模型压缩方法，重参数化的优点是“压缩后”的B与原始A的性能（精度）几乎没有差异。 但其缺点是A的结构受限于可用的重参数化方法。
  • 【CVPR2021】RepVGG:重参数化——让VGG再次强大
    本文介绍了RepVGG论文，其核心是像ResNet训练、像VGG推理。 ResNet训练优势明显，但推理显存占用大；而RepVGG通过重参数化技巧，将带shortcut网络等效为不带shortcut的3x3卷积，规避了ResNet推理缺点。 此外，RepVGG推理结构简化，对硬件实现友好。
  • 轻量化设计之深度卷积和结构重参数 | HeBlog
    结构重参数化（Structural Re-parameterization）是一种训练-推理解耦的技术，在训练时使用复杂的结构，在推理时转换为简单的结构，既保证了训练时的性能，又提高了推理效率。 经典论文是 CVPR2021 RepVGG 提出的并行重参数结构，示意图如下 训练阶段，每个block包括 3 × 3 3 × 3， 1 × 1 1 × 1 和一个恒等映射，按照论文结论，BN的引入可以增加模型训练时候的拟合能力 测试阶段，串行的BN和卷积可以合并，并行的不同卷积可以统一合并成 3 × 3 3 × 3 的标准卷积 对于测试来说，结构重参数是一种“ 免费的午餐 ”，可以无损提升模型性能【丁博士知乎解答】 将卷积层和后续的BN层融合为一个卷积层，减少推理时的计算量。 BN层的计算：
  • 【YOLOv8改进-卷积Conv】 OREPA (Online Convolutional Re . . .
    **OREPA**是在线卷积重参数化的缩写，它提出了一种两阶段流程来减少深度模型训练的开销。 该方法通过线性缩放层优化复杂训练块，并在训练完成后将其压缩为单个卷积层，降低内存使用和提高训练速度。
  • RefConv: 重参数化的重新聚焦卷积（论文翻译）
    我们提出了一种可重参数化的重新聚焦卷积（RefConv），作为常规卷积层的替代品，它是一种即插即用的模块，可以在不引入任何推理成本的情况下提高性能。 具体而言，给定一个预训练模型，RefConv将可训练的重新聚焦变换应用于从预训练模型继承的基核，以在参数之间建立连接。 例如，深度方向的RefConv可以将卷积核的特定通道的参数与另一个核的参数关联起来，即让它们重新聚焦到模型的其他部分，而不是仅关注输入特征。 从另一个角度来看，RefConv利用预训练参数中编码的表示作为先验，重新聚焦它们以学习新的表示，从而增强了现有模型结构的先验，进一步增强了预训练模型的表示能力。
  • 【重参数】一文尽览重参数宇宙的点点滴滴-腾讯云开发者社区 . . .
    重参数技术通过结构等价转换优化模型性能与部署效率，涵盖线性变换、卷积融合等核心概念。 ExpandNet、ACNet等方案在图像超分、目标检测等领域应用广泛，如ACNet提升局部特征显著性与超分效率，RepMLP融合卷积与全连接层特性。
  • 清华丁霄汉：从RepVGG系列谈起，结构重参数化如何暴力 . . .
    丁霄汉博士分享了题为「结构重参数化与通用视觉模型的基本设计元素」的报告，以及他基于这一思想在改进单分支模型性能、设计卷积模型组件、模型剪枝等方向的相关研究工作。 研究者们将其应用于神经网络架构搜索（NAS）、语义分割等方面。
  • CNN之结构重参数化我们知道模型要变好，就必须构建得 . . .
    RepVGG 的结构重参数化过程：上图是左边是训练时的卷积网络，右边通过对结构进行重参数化，得到一个只有 1 个分支的结构，因此可以做到训练时提升性能，推理时提升速度
  • CVPR2022 | RepLKNet: 大核卷积+结构重参数让CNN再次崛起
    它由卷积和深度卷积构成。 总而言之，RepLKNet的超参包含每个阶段的RepLK模块数B与每个阶段的通道维度C以及核尺寸K。 在网络结构配置方面，我们固定，调整不同阶段的卷积核尺寸以观测其性能。
  • 自定义卷积实现卷积的重参数【手撕代码】-阿里云开发者社区
    最后是看switch_to_deploy函数，我们前面通过get_equivalent_kernel_bias获得kernel和bias，创建重参数化卷积rbr_reparam，大小为3x3 然后把之前融合的卷积权值和bias传入给新键的rbr_reparam中，在将deploy设置为True就得到了我们想要的卷积了。





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