最近在研究一些模型網路簡化的問題,因此我看到了一篇挺有意思的論文,HS-ResNet: Hierarchical-Split Block on Convolutional Neural Network,這篇文章時對傳統的卷積模塊進行修改,去掉了冗余塊特征資訊,簡化網路結構,但是并沒有降低網路準確度,

從這個準確度圖中我們可以看到整個模型相比于各種 ResNet50的變體,準確度都時有提升,整篇文章的思路就是下面這幅圖可以準確概括出來的,

具體怎么操作,大家一眼就可以看出來,我在這里就步細說了,其中這篇文章整體的思路跟華為的ghostnet 很相似,ghostnet 做了一次分解,這里進行了多次分解,整個效果還是有提升的,
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