RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

重振VGG雄风！主体仅使用3×3卷积和ReLU！据作者称，在ImageNet上，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是基础模型的首次实现！综合性能超越ResNet、EfficientNet等，部分代码刚刚开源！

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RepVGG

RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

• 作者单位：清华大学(丁贵广团队), 旷视科技(孙剑等人), 港科大, 阿伯里斯特威斯大学
• 代码1：https://github.com/megvii-model/RepVGG
• 代码2（基于PyTorch）：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG
• 论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2101.03697

我们提出了一个简单但强大的卷积神经网络架构，该架构具有类似于VGG的推理时间主体，该主体仅由3x3卷积和ReLU的堆栈组成，而训练时间模型具有多分支拓扑。

训练时间和推理时间架构的这种解耦是通过结构重新参数化(re-parameterization)技术实现的，因此该模型称为RepVGG。

主要贡献

实验结果

在ImageNet上，据我们所知，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是纯模型首次实现。 在NVIDIA 1080Ti GPU上，RepVGG模型的运行速度比ResNet-50快83％，比ResNet-101快101％，具有更高的精度，并且与诸如EfficientNet和RegNet的最新模型相比，显示出良好的精度-速度折衷。

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