RepVGG

（五十三）论文阅读 | 轻量级网络之RepVGG

通过结构再参数化技术实现训练结构和推理结构的解耦，得到模型RepVGG{\rmRepVGG}RepVGG。论文贡献：（一）论文
zhangts20·2022-07-10 22:07

RepVGG网络简介

论文名称：RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697官方源码（Pytorch实现）：https
太阳花的小绿豆·2022-07-10 22:07

python 关于重参数化的一些思考-2022

创作模板：论文带读笔记文章目录前言ACNet(ICCV2019)核心思想DDB(CVPR2021)核心思想RepVGG(CVPR2021)核心思想CLB(ML
das白·2022-05-23 07:03

重参数化的卷积模型：RepVGG，DBB

目录：1.RepVGG2.DBBRepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgainCVPR2021原文：https://arxiv.org/abs/2101.03697开源
Vinteuil·2022-05-20 17:20

RepVGG重铸VGG荣光

文章目录写在前面RepVGG结构多路模型转单路模型✨✨✨1、卷积层和BN层的合并2、1x1卷积转换为3x3卷积3、残差模块转换为3x3卷积卷积的可加性原理实验结果写在前面  VGG算是非常经典的网络了，
秃头小苏·2022-03-13 07:10

＜论文翻译＞RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

RepVGG:让VGG风格的卷积网络再一次伟大文章目录RepVGG:让VGG风格的卷积网络再一次伟大摘要1.Introduction2.RelatedWork2.1从单路径到多分支2.2有效的单路径模型的训练
CSU迦叶·2022-03-12 07:02

【CVPR2021】RepVGG:重参数化——让VGG再次强大

国际惯例，先放出原文：RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain链接：https://arxiv.org/abs/2101.03697论文第一作者
木盏·2022-03-04 07:37

【论文学习】RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again及网络重参数化的用途及效果分析

  本文学习了RepVGG以及同作者在网络重参数化领域的几篇文章，总结其主要原理，试验重参数化方法的效果并分析其价值意义。  
Brikie·2021-09-04 17:34

RepVGG：Make VGG Greate Again

RepVGG是一个VGG风格的分类模型，使用了3x3的卷积和ReLu作为基本单元，并且在训练和推理时使用了不同的结构。
Daisy丶·2021-05-09 21:33

RepVGG谷歌翻译

RepVGG：使VGG样式的ConvNets再次出色摘要我们提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，该架构具有类似于VGG的推理时间模型，该推理模型仅由3*3卷积和ReLU的堆栈组成，而训练时间模型具有多个分支拓扑
h小吴y·2021-01-27 20:09

RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大

RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大本文作者简介：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。
读芯术·2021-01-21 12:56

RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

Abstract本文提出一种简单而强有力的CNN架构RepVGG，在推理阶段，它具有与VGG类似的架构，而在训练阶段，它则具有多分支架构体系，这种训练-推理解耦的架构设计源自一种称之为“重参数化(re-parameterization
我想静静，·2021-01-16 12:22

清华&旷视提出RepVGG：让你的CNN一卷到底！

"置顶重磅干货，第一时间送达本文转载自：AIWalkerpaper:httsp://arxiv.org/abs/2101.03697code:https://github.com/DingXiaoH/RepVGG
Amusi（CVer）·2021-01-13 23:00

RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

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！
Amusi（CVer）·2021-01-12 11:03

RepVGG：使VGG样式的ConvNets再次出色

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！
Amusi（CVer）·2021-01-12 11:33
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