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RegNet网络结构与搭建_霹雳吧啦Wz-CSDN博客目录前言设计设计空间RegNet网络结构详解RegNet结构框架RegNet block详解RegNetX模型详细参数RegNetY模型详细参数前言原论文名称：Designing Network Design Spaces原论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2003.13678.pdf论文中提供的源码： https://github.com/facebookresearch/pycls自己使用Pytorch实现的RegNet代码： Test10_regnet/model.phttps://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/114362044

squeeze and excitation （SE）

解读Squeeze-and-Excitation Networks（SENet） - 知乎Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）是由自动驾驶公司Momenta在2017年公布的一种全新的图像识别结构，它通过对特征通道间的相关性进行建模，把重要的特征进行强化来提升准确率。这个结构是2017 ILSVR竞赛的…https://zhuanlan.zhihu.com/p/32702350RegNet | 何恺明团队最新作品，源于Facebook AI（附下载链接）_gzq0723的博客-CSDN博客点击蓝字关注我们扫码关注我们公众号: 计算机视觉战队扫码回复：regnet，获取下载链接♚声明这次分享的文章，比较偏理论一些，周末请阅读的同学静下心好好阅读，真的可以学习到很多，我们就...https://blog.csdn.net/gzq0723/article/details/105608530group con

什么是「Grouped Convolution」？ - 知乎group 是相对于上一层的 channel 来说的。假如 group_size = N， 上一层的channel/ feature_map / filter…https://www.zhihu.com/question/60484190

regnetx与regnety区别于

 RegNetX和RegNetY，两者的区别仅在于RegNetY在block中的Group Conv后接了个SE（Squeeze-and-Excitation）模块。 自从SENet的提出，近些年的网络基本都会使用SE模块。在RegNet中的SE模块与EfficientNet中的SE模块类似。如下图所示，SE模块一般是由一个全局平均池化层和两个全连接层组成。在RegNet中，全连接层1（FC1）的节点个数是等于输入该block的特征矩阵channel的四分之一（不是Group Conv输出特征矩阵channal的四分之一），并且激活函数是ReLU。全连接层2（FC2）的节点个数是等于Group Conv输出特征矩阵的channal，并且激活函数是Sigmoid。