RepVGG

『paddle』paddleclas 学习笔记：分类预训练模型选择

Res2Net系列DPN与DenseNet系列HRNet系列Inception系列EfficientNet与ResNeXt101_wsl系列ResNeSt与RegNet系列ViT_and_DeiT系列RepVGG
libo-coder·2022-10-31 03:57

YOLOv5、v7改进之三十八：引入RepVGG模型结构

前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，
人工智能算法研究院·2022-10-28 07:38

YOLO V6论文精读

1.Introduction在论文中，作者通过实证观察了几个促使我们重新提供YOLO框架的重要因素：(1)从RepVGG[3]中重新参数化是一种优越的技术，在检测中尚未得到很好的利用。
樱花的浪漫·2022-10-27 09:43

Repvgg详解及其实现（pytorch）

论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697官方源码（Pytorch实现）：GitHub-DingXiaoH/RepVGG:RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain
一方热衷.·2022-10-27 07:23

论文笔记系列：轻量级网络（一）-- RepVGG

RepVGG笔记论文名称：RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697参考代码：
GoAI·2022-10-24 07:09

python人工智能使用RepVgg实现图像分类示例详解

目录摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集摘要RepVgg通过结构重参数化让VGG再次伟大。所谓“VGG式”指的是：没有任何分支结构。
·2022-10-12 23:49

万字长文搞懂RepVGG模型

RepVGG论文详解正经标题：RepVGG论文详解。RepVGG是截止到2021.2.9日为止最新的一个轻量级网络架构。在我的测试中，其在安霸CV22上的加速效果不如ShuffleNetv2。
唐奋·2022-10-12 07:23

改进YOLOv7系列：25.YOLOv7 加入RepVGG模型结构，重参数化 极简架构

YOLOAir:助力YOLO论文改进、不同数据集涨点、创新点改进YOLOAir项目：基于YOLOv5代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数等部分，详情可以关注YOLOAir的说明文档。同时附带各种改进点原
芒果汁没有芒果·2022-09-30 07:46

【目标检测】|YOLOV6 YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Application

（1）RepVGG[3]的重新参数化未能充分利用，小型网络，普通单路径架构是更好的选择，但对于大型模型，参数的指数增长和单路径架构的计算成本使其不可行。（2）基于再参数化
rrr2·2022-09-30 07:15

YOLO系列目标检测算法-YOLOv6

YOLOv1YOLOv2YOLOv3YOLOv4Scaled-YOLOv4YOLOv5-文章链接YOLOv6-文章链接YOLOv7-文章链接本文总结：Backbone设计：多分支比单分支性能好但耗时增加，借鉴RepVGG
Mr.小梅·2022-09-22 11:44

改进YOLOv5系列：29.YOLOv5 结合 极简又强大的RepVGG 重参数化模型结构

YOLOAir:助力YOLO论文改进、不同数据集涨点、创新点改进YOLOAir项目：基于YOLOv5代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数等部分，详情可以关注YOLOAir的说明文档。同时附带各种改进点原
芒果汁没有芒果·2022-09-12 07:39

清华&旷视：RepVGG，更佳的速度-精度trade-off！

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达文章题目：RepVGG：MakeVGG-styleConvNetsoutstandingagain代码地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「
Tom Hardy·2022-08-25 13:43

RepVgg实战：使用RepVgg实现图像分类（一）

RepVgg实战摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集摘要RepVgg通过结构重参数化让VGG再次伟大。
AI浩·2022-08-25 13:42

backbone核心详解系列——RepVGG

主要贡献设计了重参数化的模块，将训练和推理解耦，并且设计了两个系列的整体网络结构和相应的缩放方法，可以适应不同的精度性能需求，结果显示在GPU上推理速度高于renset系列。PS：这个网络主要考虑的是提升GPU（不是移动端）的计算密度（计算量除以计算时间），追求高速度、省内存，较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上，可能不如MobileNet和ShuffleNet系列适用。主要借鉴了ACNet
TigerZ*·2022-08-23 07:20

RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

GitHub地址：https://github.com/megvii-model/RepVGG。
叶舟·2022-08-23 07:42

不用NAS，无需attention，只用3x3卷积和ReLU 的SOTA算法RepVGG

我们最近的工作RepVGG，用结构重参数化（structuralre-parameterizat
我爱计算机视觉·2022-08-23 07:12

（CVPR-2021）RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大

转载自论文一作：https://zhuanlan.zhihu.com/p/344324470论文代码：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG/blob/main/repvgg.py2020
JianqiuChen·2022-08-23 07:05

RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大 | CVPR-2021

我们最近的工作RepVGG，用结构重参数化（structuralre-parameterization）实现VGG式单路极简架构，一路3x3卷到底，在速度和性能上达到SOTA水平，在Ima
智源社区·2022-08-23 07:03

RepVGG ：让卷积再次伟大

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。据我们所知，在ImageNet上，RepVGG达到了超过80%的top-1准确率，这是普通模型的第一次。
AI浩·2022-08-23 07:31

Tensorflow2.4实现RepVGG

前言RepVGG是清华大学&旷视科技等提出的一种新颖的CNN设计范式，避免了VGG类方法训练所得精度低的问题，又保持了VGG方案的高效推理优点。
Haohao+++·2022-08-22 10:31

训练阶段yolov7主干部分结构图

【注意这里强调了是训练阶段，不是预测阶段，预测阶段的结构图和训练是不一样的，因为预测阶段采用了重参化结构，可以看我另一篇将RepVGG重构的文章】根据项目中yolov7-main\cfg\training
爱吃肉的鹏·2022-08-13 07:41

【论文阅读】RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again翻译

RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain论文翻译-CVPR2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697代码地址：https:
乌拉拉喵喵·2022-08-13 07:15

#今日论文推荐#Apple新作MobileOne：移动端仅需1ms的高性能主干！超越MobileViT

超越MobileViTMobileOne(≈MobileNetV1+RepVGG+训练Trick)是由Apple公司提出的一种基于iPhone12优化的超轻量型架构，在ImageNet数据集上以<1ms
wwwsxn·2022-08-07 07:29

#今日论文推荐#MobileOne: 移动端仅需1ms的高性能骨干，你值得拥有

#今日论文推荐#MobileOne:移动端仅需1ms的高性能骨干，你值得拥有MobileOne(≈MobileNetV1+RepVGG+训练Trick)是由Apple公司提出的一种基于iPhone12优化的超轻量型架构
wwwsxn·2022-08-07 07:28

MobileOne: 移动端仅需1ms的高性能骨干，你值得拥有！

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨Happy来源丨AIWalker一句话总结MobileOne(≈MobileNetV1+RepVGG+训练Trick)是由Apple公司提出的一种基于
Tom Hardy·2022-08-07 07:21

Apple新作MobileOne：移动端仅需1ms的高性能主干！超越MobileViT！

AIWalkerAnImprovedOnemillisecondMobileBackbone论文：https://arxiv.org/abs/2206.04040一句话总结MobileOne(≈MobileNetV1+RepVGG
Amusi（CVer）·2022-08-07 07:11

RepVGG网络中重参化网络结构解读【附代码】

YOLOv7论文中会遇到一个词叫“重参化网络”或者“重参化卷积”，YOLOV7则是用到了这种网络结构，里面参考的论文是“RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain”
爱吃肉的鹏·2022-08-05 09:05

RepVGG论文详解以及使用Pytorch进行模型复现

RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain是2021CVPR的一篇论文，正如他的名字一样，使用structuralre-parameterization的方式让类VGG
·2022-07-28 12:41

YOLOv5-Lite：Repvgg重参化对YOLO工业落地的实验和思考

QQ交流群：993965802本文版权属于GiantPandaCV，未经允许请勿转载这一次的实验主要借鉴repvgg重参化的思想，将原有的3×3conv替换成RepvggBlock，为原有的YOLO模型涨点
pogg_·2022-07-21 07:09

RepVGG：使VGG样式的ConvNets再次出色

2、相关工作2.1、从单路径到多分支2.2、有效地训练单路径模型3、通过结构重参数构建RepVGG3.1、简单即快速，节省内存，灵活3.2、训练时的多分支体系结构3.3、推理时的结构性重参数化3.4、结构设计
alex1801·2022-07-21 07:34

RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大（CVPR-2021）

RepVGG，用结构重参数化（structuralre-parameterization）“复兴”VGG式单路极简架构，一路3x3卷到底，在速度和性能上达到SOTA水平，在ImageNet上超过80%正确率
Good@dz·2022-07-21 07:23

比ResNet更强的RepVGG代码详解

RepVGG的PaddlePaddle复现ThisisasupersimpleConvNetarchitecturethatachievesover80%top-1accuracyonImageNetwithastackof3x3convandReLU
潮生灬·2022-07-21 07:18

RepVGG

一、RepVGG1、Pytorch复现结果实现了对CIFAR10数据集进行分类训练。2、转换的算法2-1、VGGv
Wood_Du·2022-07-21 07:42

RepVGG 论文笔记

RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgainRepVGGCVPR2021论文链接:https://arxiv.org/abs/2101.03697一、ProblemStatement
Tianchao龙虾·2022-07-19 07:28

【论文笔记】_RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain【论文笔记】1.介绍2.相关工作2.1.FromSingle-pathtoMulti-branch2.2.EffectiveTrainingofSingle-pathModels2.3
lxy-05112·2022-07-19 07:27

rep论文阅读4:RepVGG:Making VGG-style ConvNets Great Again

RepVGG：让vgg风格的卷积网络再次伟大paper：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Ding_RepVGG_Making_VGG-Style_ConvNets_Great_Again_CVPR
robot.zhoy·2022-07-19 07:54

RepVGG论文笔记

文章目录RepVGG个人笔记前言RepVGG模型2.1主要架构2.2RepVGGBlock构造2.3为什么构造RepVGG2.3.1更快的速度2.3.2更节省内存2.3.3更加灵活方法论：多分支融合3x3
深度学习渣·2022-07-19 07:10

【论文阅读】RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again（CVPR2021）

论文题目：RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697代码地址：https://github.com
络小绎·2022-07-19 07:07

RepVGG：VGG，永远的神！ | CVPR 2021

RepVGG将训练推理网络结构进行独立设计，在训练时使用高精度的多分支网络学习权值，在推理时使用低延迟的单分支网络，然后通过结构重参数化将多分支网络的权值转移到单分支网络。
晓飞的算法工程笔记·2022-07-19 07:32

【人工智能笔记】第二十六节 tensorflow 2.0 实现 RepVGG 高效卷积

训练时间和推理时间架构的这种解耦是通过结构性重新参数化技术实现的，因此该模型称为RepVGG。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该精度。
PPHT-H·2022-07-19 07:00

学习笔记2-RepVGG思想

经过孩子疯狂的查补材料发现，此论文的关键以及创新点都在汇总在下面这张图上啦~论文改进思想主要存在三个步骤：1.3x3conv与BN融合；2.1x1conv转为3x3conv进行融合；3.残差层转为1x1conv，1x1conv再转为3x3conv再进行融合；接下来我们一一展开来说：一、卷积+BN融合：卷积层公式为：BN公式为：将卷积结果带入BN公式中得：化简得：见下图：二、1x1卷积+3x3卷积融
李卓璐·2022-07-19 07:54

repVGG论文笔记

为了解决这种权重融合的问题，作者提出了一种叫做struc-turalre-parameterizationtechnique的技术，所以又叫REPVGG，paper中说比resnet50块83%，比re
jia++ming·2022-07-19 07:48

深度学习-RepVGG网络

文章目录1、概述2、需求解读3、RepVGG算法简介4、RepVGG网络架构详解5、推理阶段Op融合细节详解Conv怎么和BN融合identity怎么转3x3Conv6、不同配置版本的RepVGG7、RepVGG
Tc.小浩·2022-07-10 22:13

【论文阅读】——RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

论文:https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdfcode:https://github.com/DingXiaoH/RepVGG北京信息科学与技术国家研究中心，旷视，香港科技大学等我们提出了一个简单但功能强大的卷积神经网络架构
农夫山泉2号·2022-07-10 22:11

RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！本文作者简介：丁霄汉作为清华大学博士生，导师为丁贵广副教授，研究方向是神经网络基本模型的设计与优化。曾在CVPR，ICML，ICCV，NeurIPS等国际会议作为第一作者发表论文5篇。其个人学习和研究得到百度奖学金（2019）资助。2020年B站年度弹幕是“爷青回”。一定有很多瞬间，让你感觉“爷的青春回来了”。在这个卷积网络
公众号机器学习与生成对抗网络·2022-07-10 22:40

CVPR2022 | 在线Re-Param | OREPA让AI训练速度进一步加快，精度略胜RepVGG！

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童结构重参化在各种计算机视觉任务中引起了越来越多的关注。它的目的是提高深度模型的性能，而不引入任何推理时间成本。虽然这种模型在推理过程中很有效，但它严重依赖于复杂的training-timeblock来实现较高的准确性，从而导致了巨大的额外训练成本。在本文中提出了在线卷积重参化(OREPA)，一个两阶段的pi
Tom Hardy·2022-07-10 22:40

RepVGG

因为用到了结构re-parameter，所以叫做RepVGG。1简介复杂网络可以取得更高的识别精度，
cdknight_happy·2022-07-10 22:09

CVPR 2022 | 超越RepVGG！浙大&阿里提出OREPA：在线卷积重参数化

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童OREPA:OnlineConvolutionalRe-parameterization论文：https://arxiv.org/abs/2204.00826代码（刚刚开源）：https://github.com/JUGGHM/OREPA_CVPR2022结构重参化在各种计算机视觉任务中引起了越来越多的关注。它的目
Amusi（CVer）·2022-07-10 22:38

RMNet：让ResNet、RepVGG Great Again

例如，RepVGG在部署时将多分支拓扑重新参数化为类VGG(单分支)结构，在网络相对较浅的情况下表现出良好的性能。然而，RepVGG不能将ResNet等效地转换为VGG，因为重新参数
Amusi（CVer）·2022-07-10 22:08

RepVGG算法详解

RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain-论文链接-代码链接目录1、需求解读2、RepVGG算法简介3、RepVGG网络架构详解3.1推理阶段Op融合细节详解3.2
技术挖掘者·2022-07-10 22:08
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