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【论文阅读】RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again
原始题目：RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 中文翻译：RepVGG: 让 VGG-风格的卷积网络们 再次伟大 发表时间：2021年1月11日 平台：CVPR-2021 来源：旷世科技 文章链接：https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf 开源代码：https://github.com/megvii-model/RepVGG 这名字 Trump卷积神经网络AlexNet VGG ResNet DenseNet ShuffleNet MobileNet GhostNet EfficientNet RepVGG
卷积神经网络AlexNet VGG ResNet DenseNet ShuffleNet MobileNet GhostNet EfficientNet RepVGG 1.ResNet2.DenseNet3.ShuffleNet4.MobileNet5.GhostNet6.EfficientNet7.RepVGG8.BN,SE, 【图像去噪 paper 系列 (1) (2)】 【文档图像二值化数据集 databases】 【文档图像RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again阅读分享（keras实现）
RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again paper:https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf code:https://github.com/DingXiaoH/RepVGG 摘要 提出了一个简单而强大的卷积神经网络结构，它具有一个类似VGG的推理时间体，只由3×3卷积和ReLU组成，而训练时间模型有一个多分支拓扑。RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again
论文：https://arxiv.org/abs/2101.03697 代码：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG RepVGG是一种新颖的CNN设计范式，它将ACNet的思想与VGG架构进行了巧妙的结合，将plain模型的精度在ImageNet上提升到了超过80%top1精度。 作者指出当前CNN的问题：Though many complicated CNN deliverRepVGG网络结构解读
论文连接： 论文代码： 一、RepVGG网络结构的细节 RepVGG与目前业界较优的网络模型在精度和性能上的比较，左边的RepVGG为轻量级和中量级的网络模型结构的对比结果图，右边的RepVGG为重量级的网络模型结构的对比结果图。可以发现RepVGG在精度和速度上均取得非常有竞争力的结果。重量级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)”的技术。 优势 Fast：相比VGG，现有的多分支架构理论上具有更低的Flops，但推