2025年8月30日
深度学习（ACNet重参数化）
摘要： 和RepVGG类似，ACNet也是通过重参数化提高推理性能。 RepVGG是将3*3结构，1*1结构和直连结构并联在一起，而ACNet是将3*3结构，3*1结构和1*3结构并联在一起，最终在推理时融合为一个3*3结构。 形式如下图： 下面代码是按照自己的理解实现的重参数化Block，分为训练和部署两 阅读全文
posted @ 2025-08-30 21:55 Dsp Tian 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)
深度学习（RepVGG重参数化）
摘要： RepVGG的核心思想是：在训练网络时使用复杂结构以获得更优的性能，在推理网络时则将其等价转换为一个简单结构以提高速度。 网络核心结构如下图： 如果是ResNet这样的网络，短连接中间有一个非线性层，则没有办法重参数化。 所以RepVGG中将3*3结构，1*1结构和直连结构并联在一起，从而在训练时能 阅读全文
posted @ 2025-08-30 14:50 Dsp Tian 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)