直播 | 丁霄汉：结构重参数化与通用视觉模型的基本设计元素

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清华丁霄汉：从RepVGG系列谈起，结构重参数化如何暴力提升性能
[专栏:前沿进展]"结构重参数化"是清华大学丁霄汉博士近年来提出的一种通用深度学习模型设计方法论.在青源 Live 第 34 期中,丁霄汉博士分享了题为「结构重参数化与通用视觉模型 ...
清华大学丁霄汉：深度网络重参数化——让你的模型更快更强
不到现场,照样看最干货的学术报告! 嗨,大家好.这里是学术报告专栏,读芯术小编不定期挑选并亲自跑会,为大家奉献科技领域最优秀的学术报告,为同学们记录报告干货,并想方设法搞到一手的PPT和现场视频--足 ...
清华开源ResRep：剪枝SOTA！用结构重参数化实现CNN无损压缩 | ICCV 2021
分享一篇我去年突发奇想做的剪枝paper,已被ICCV-2021接受. 效果是相当SOTA的:ImageNet top1-acc为76.15%的标准ResNet-50(torchvision标准模型) ...
结构重参数化技术【为了模型压缩】：进可暴力提性能，退可无损做压缩
训练时: 训练资源一般是相对丰富的,我们更在意推理时的开销和性能,因此我们想要训练时的结构较大,具备好的某种性质(更高的精度或其他有用的性质,如稀疏性[节省空间]), 推理时: 转换得到的推理时结构较 ...
结构重参数化（Structural Re-Parameters）PipLine
文章目录 BASICS strcutural Inception 算法思想算法核心算法架构 Re-Parameter四部曲:ACNet ACNet原理 ACNet分析涨点原因推理阶段融合机制 ...
结构重参数化之三：Diverse Branch Block
paper: Diverse Branch Block: Building a Convolution as an Inception-like Unit code: https://github. ...
【日志--v5s结构重参数化记录】
repvgg-v5s bs512 bs128 v5s-lite-g v5s-g v5m-bs128 yolov5s repvgg-v5s1 repvgg-v5s2-not-fuse repvgg-v5 ...
【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. RepVGG是CVPR2021收录的一篇论文,作者是清华大学的丁霄汉博士 ...
【目标检测】|DBB 增强版ACNet重参数化
paper: https://arxiv.org/pdf/2103.13425.pdf code: https://github.com/DingXiaoH/DiverseBranchBlock 清华 ...

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