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RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again Abstract 我们提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，它具有一个类似于vgg的推理时间体，由3 × 3卷积和ReLU的堆栈组成，而训练时间模型具有多分支拓扑结构。这种训练时间和推理时间架构的解耦是通过结构重新参数化技术实现的，因此该模型被命名为RepVGG。在ImageNet上，RepV...

轻量级神经网络“巡礼”（二）—— MobileNet，从V1到V3 - 知乎 (zhihu.com) 标准卷积 标准卷积，利用若干个多通道卷积核对输入的多通道图像进行处理，输出的feature map既提取了通道特征，又提取了空间特征。 输入一个12×12×3的一个输入特征图，经过5×5×3的卷积核卷积得到一个8×8×1的输出特征图。如果此时我们有256个特征图，我们将会得到一...