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动态slimmable网络：高性能的网络轻量化方法！对比slimmable涨点5.9%
动态slimmable网络：高性能的网络轻量化方法！对比slimmable涨点5.9% 论文链接： https://arxiv.org/abs/2103.13258 代码： https://github.com/changlin31/DS-Net 一、研究动机 动态剪枝算法及其问题 动态网络为每个输入自适应地配置不同的网络结构，而不是像神经网络搜索（NDO-Conv 涨点模块
文章目录 0.动机1.传统的卷积和Depthwise卷积2.Depthwise over-parameterized卷积（DO-Conv）3.DO-DConv和DO-GConv4.在视觉任务中使用Depthwise over-parameterized卷积5.总结 DO-Conv无痛涨点：使用over-parameterized卷积层提高CNN性能 DO-Conv: Depthwise Over-parametCVPR 2021 | 全新Backbone！ReXNet：助力CV任务全面涨点
CVPR 2021 | 全新Backbone！ReXNet：助力CV任务全面涨点 CVer 今天 以下文章来源于AI人工智能初学者 ，作者ChaucerG AI人工智能初学者 机器学习知识点总结、深度学习知识点总结以及相关垂直领域的跟进，比如CV，NLP等方面的知识。 点击下方卡片，关注“CVer”公众号 AI/CV重磅干货，卷积涨点论文 | Asymmetric Conv ACNet | ICCV | 2019
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