EfficientRep网络结构系列:2023年最新论文出品
近年来,计算机视觉领域的深度神经网络技术发展迅速,其中基于目标检测的 YOLO 系列模型受到了广泛的关注。而在2023年,一篇名为《结合设计硬件感知神经网络设计的高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构》的论文提出了一种改进的主干网络EfficientRep。
EfficientRep网络结构是在RepVGG的基础上进行改进的,这个网络结构的主要特点是采用分离卷积和扩张卷积的组合方式,使得网络训练时间减少同时准确率也有所提高。下面给出EfficientRep网络在PyTorch中的代码实现:
import torch
import torch.nn as nn
from repvgg import RepVGGBlock, create_RepVGG_B2
class EfficientRep

2023年,论文提出的EfficientRep网络结构在计算机视觉领域引起关注。该结构基于RepVGG,通过分离卷积和扩张卷积的组合,减少了训练时间,提升了准确率。EfficientRep主要由RepVGG主干、池化层和全连接层构成,其RepVGGBlock是关键创新点。
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