EfficientRep网络结构系列:2023年最新论文出品

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
YOLOv5改进系列:Efficientrep结构助力涨点 本文主要工作包括GhostNetV2介绍及改进代码策略,该模块为即插即用模块,部署位置可根据实际针对任务需求,自行调整本专栏持续更新中,订阅本栏,关注更新~ 阅读详情

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