我们知道在CNN网络中，会有各种size的卷积层，比如常见的3x3,5x5等，卷积操作是卷积核在图像上滑动相乘求和的过程，起到对图像进行过滤特征提取的功能。...但是我们也会遇见1x1的卷积层，比如在GoogleNet中的Inception模块，如下图： ? 我们看到上图中有4个1x1的卷积，那么他们起着什么作用呢？为什么要这样做呢？...，引入1x1卷积后的计算量大约 是不引入的1/10。...减少权重个数 Inception的初始版本就是没有加入1x1卷积的网络，如下图： ?...卷积的Inception网络如下图，那么该网络的权重参数是多少呢？
论文的主要贡献 采用 mlpcon 的结构来代替 traditional 卷积层 采用 global average pooling 层代替卷积神经网络最后的全连接层 NIN 传统cnn网络中的卷积层其实就是用线性滤波器对图像进行内积运算...MLP的优点： 非常有效的通用函数近似器 可用BP算法训练，可以完美地融合进CNN 其本身也是一种深度模型，可以特征再利用 NIN和1x1卷积的关系 因为NIN中的MLP层可以用两层1×1卷积核来代替...比如3x3卷积或者5x5卷积在几百个filter的卷积层上做卷积操作时相当耗时，所以1x1卷积在3x3卷积或者5x5卷积计算之前先降低维度。...Pooling 传统的cnn是在较低层使用卷积，如分类任务中，最后的卷积层所得feature map被矢量化进行全连接层，然后使用softmax 回归进行分类。...在传统CNN中很难解释最后的全连接层输出的类别信息的误差怎么传递给前边的卷积层.而global average pooling更容易解释.另外,全连接层容易过拟合,往往依赖于dropout等正则化手段.
本文提出了一种高效的远程注意网络(ELAN)，它首先采用shift卷积在保持与1x1卷积相当的复杂度情况下有效的提取图像局部结构信息，然后提出了一种分组多尺度自注意(GMSA)模块，它使用不同的窗口大小在非重叠的特征组上计算...本文采用批归一化(BN)来稳定训练过程，在推理阶段BN可以合并到卷积运算中，不会造成额外的计算成本。...其次，SwinIR中的SA使用三个独立的1 × 1卷积θ、φ和g计算，本文设置θ = φ，计算对称高斯空间中的SA，这可以节省一个1 × 1卷积但不牺牲SR的性能，如上图(e)所示。...定量评估 轻量级SR模型对比Transformer的方法通过利用图像的自相似性，在PSNR/SSIM指标上优于许多基于cnn的方法。...但是因为在SwinIR中SA是一个沉重的计算负担，SwinIR-light的延迟比CNN的方法要慢×10以上。
尽管现有研究表明各种卷积神经网络（CNN）对脑肿瘤检测是有效的，但使用YOLO网络的性能却鲜有研究。 随着CNN的快速发展，不同视觉任务的准确性不断提高。...尽管许多先进的CNN提供了更高的准确性，但复杂的多支设计（如ResNet中的残差相加和Inception中的分支连接）使得模型难以实现和定制，从而降低了推理速度并减少了内存利用率。...多支拓扑结构在训练阶段可以学习丰富的特征信息，简化的单支结构在推理阶段可以节省内存消耗以实现快速推理。在其中一个张量经过多支训练后，以通道方式将其与另一个张量连接。...此外，使用结构重参化使得在训练阶段可以进行深度表示学习，从输入特征中学习更丰富的表示，并在推理阶段减少内存消耗以实现快速推理。...这使得目标检测可以实现高精度的快速推理。 此外，RCS-OSA保持相同数量的输入通道和最小输出通道，从而降低了内存访问成本（MAC）。
也许有同学会说这种计算方式粒度太细，会导致推理速度变慢。确实，按照上述方式执行确实会导致推理速度变慢。那么有没有加速方案呢？当然有的，下图给出了PSConv的高效实现方案，注：两者之间存在等价关系哦。...经过这种变换，PSCOnv可以通过组卷积进行快速实现。 ? 也许仍有同学会说，它仍比标准卷积慢呀！是的，上述高效实现方式仍比标准卷积慢，但作者同样还提出了更快的加速方案。...基于PSConv的ResNet50/101推理耗时大概是标准实现的1.066x@GPU，1.051x@CPU。也就是说PSConv具有很高的实用价值。...PSConv可以从更细粒度角度将输入特征进行多尺度融合，从而有效避免传统多尺度特征融合的高计算量问题。PSConv是一种“即插即用”计算单元，它可以轻易嵌入到现有CNN架构中并取得性能上的提升。...笔者在很早之前（2019年7-8月份）也进行过类似的研究，见链接稀疏卷积在模型设计中的应用.当时也提出了一种“可变卷积核尺寸稀疏组卷积”，它与同期的MixConv思想不谋而合。
另外densenet网络中每层都设计的很窄，减少了参数量和计算量。...mobilenet提出的深度可分离卷积在前文我们已经进行了详细的介绍，它也是为了在移动端部署提出的轻量级网络，其FLOPs为F=h*w*k*c_1+h*w*c_1*c_2通常情况下c2是要远大于 的，...ACNet的主要思路是在训练阶段增加卷积层来强化特征提取提升效果，在推理阶段融合卷积核，实现0计算量增加的等价卷积。...这样在训练过程中我们可以利用较大开销，但是在推理阶段使用小开销。也可以理解微重参数化结构在训练阶段加入了一些可以在推理阶段去掉的参数。...也就是对于3*3的卷积在训练过程中使用构造一个并行的恒等和1*1的卷积分支，并各自经过BN层后再相加。
通过在搜索空间中合并Regular CNN并直接优化目标检测的网络架构，作者获得了一系列目标检测模型，MobileDets，并在移动加速器中实现了最先进的结果。...由于这种多阶段的特性，Two-Stage检测器在推理时间方面并不高效。...IBN的设计目的是减少参数和FLOPS的数量，并利用depthwise和pointwise(1x1)卷积在移动cpu上实现高效率。...然而，复杂的概念在很大程度上是基于FLOPS或参数的数量来定义的，这与现代移动加速器的推理效率不一定相关。...压缩比s<1的瓶颈层有： 输入通道为 输出通道为 的1×1卷积； 输入通道为 输出通道为 的K×K卷积； 输入通道为 输出通道为 的1×1卷积； 作者概括了这些瓶颈(图4)通过允许初始1×1
本文总结CNN架构发展的十个经典的网络模型，按提出的年份依次给出。 LeNet-5(1998) ? LeNet-5是最简单的架构之一，它有2个卷积层和3个完全连接层。...1×1卷积用于降低维数以消除计算瓶颈 1×1卷积在卷积内增加非线性（基于Network In Network论文） 作者还引入了 两个辅助分类器，以鼓励分类器中较低阶段的歧视，增加传播回来的梯度信号，并提供额外的正则化...所述辅助网络（即连接到辅助分类的分支），在推理时间将被丢弃。...从过去的几个CNN中，我们看到的只是越来越多的网络层，但是随着网络深度的增加，模型越容易达到过饱和。因此微软研究院提出使用残差解决这个问题，同时构建了更深层次的模型。...首先，通过1×1卷积捕获跨通道（或交叉特征映射）相关性。 通过常规的3×3或5×5卷积捕获每个通道内的空间相关性。 将这个想法推向极端意味着对每个通道执行1×1 ，然后对每个输出执行3×3 。
推理和行动的力量 人类智能的特点是将以任务为导向的行动和关于下一步行动的推理无缝结合。这种能力使我们能够快速学习新任务并做出可靠的决定，而且可以适应不可预见的情况。...ReAct的目标就是在语言模型中复制这种协同作用，使它们能够以交错的方式生成推理步骤和特定于任务的操作。 ReAct如何工作的 ReAct提示大型语言模型为给定任务生成口头推理历史步骤和操作。...在问答和事实验证任务中，ReAct通过与简单的Wikipedia API交互，克服了推理中普遍存在的幻觉和错误传播问题。它生成了类似人类的解决任务的步骤，比没有推理痕迹的基线更容易解释。...推理和行动的重要性 研究人员还进行了消融实验，了解在不同任务中推理和行动的重要性。他们发现，ReAct的内部推理和外部行为的结合始终优于专注于推理或单独行动的基线。...通过在语言模型中结合推理和行为，已经证明了在一系列任务中的性能提高，以及增强的可解释性和可信度。随着人工智能的不断发展，推理和行为的整合将在创造更有能力和适应性的人工智能系统方面发挥关键作用。
由于深度卷积和1×1卷积在紧凑型模型架构中的内存和计算消耗可以忽略不计，因此它们是常见的组成部分。受到在训练传统模型中的成功经验的启发，作者采用重参化方法来提高这两个紧凑模块的性能。...在训练紧凑型模型时，作者在深度卷积中引入了线性并行分支。 卷积和1×1卷积。这些额外的平行分支在训练后可以重新参数化，不会在推理时产生额外成本。...MobileNeXt 重新思考了倒置瓶颈的必要性，并声称经典的瓶颈结构也能实现高性能。考虑到1 \times 1卷积占据了相当一部分计算成本，ShuffleNet 用组卷积替换了它。...MobileViT汲取了紧凑型CNN的成功经验，并用Transformer进行全局处理来替代卷积中的局部处理。...4Trainingstrategies 作者的目标是探索训练策略，在不改变推理网络架构的情况下，以保持紧凑模型的小尺寸和快速速度。
用于结构重参数化的模型在训练阶段和推理阶段具有不同的结构，训练时使用复杂的结构来获得高精度，而训练后通过等效变换将一个复杂的结构压缩成能够快速推理的线性层。...图片 BN层是重参数模型中的关键组成部分，在每个卷积层之后添加一个BN层，如果图1b所示，移除BN层会导致严重的精度下降。在推理阶段，复杂的结构可以被压缩到单个卷积层中。...在推理阶段，重参数结构中的所有中间操作都是线性的，可以进行合并计算。而在训练阶段，由于BN层是非线性的（需要除以特征图的标准差），无法进行合并计算。...Re-parameterization for 1x1 convolution：之前的研究主要关注3×3卷积层的重参数而忽略了1×1卷积，但1x1卷积在bottleneck结构中十分重要。...图片 OREPA-ResNet中的block设计如图6所示，这应该是一个下采样的block，最终被合并成单个3x3卷积进行训练和推理。 Experiment *** 图片 各组件对比实验。
Cascade R-CNN设计了一个多阶段的检测器，它使用更优质的样本来训练后面的检测器heads。 该设计思想非常成功，促使作者去研究目标检测的主干网络如何设计。...作者在宏观和微观两个层面实现了该机制，就是DetectoRS，它极大地提升了SOTA目标检测器HTC的性能，推理速度没降，如上表所示。 ?...将递归结构拆开为一组顺序实现，得到了一个目标检测器的主干网络，它会关注图片至少两次。与Cascade R-CNN 中的级联检测器的heads类似，RFP递归地增强FPN，产生的特征表示越来越强。...特别地，空洞率r的空洞卷积在两个连续的滤波器值之间引入r−1个0，相当于将卷积核大小由k×k增大到ke=k+(k−1)(r−1)，而不会增加参数的个数或计算量。...实现细节 在实现中，作者使用了变形卷积来代替等式4中的卷积操作。它们的offset函数没有共享。作者在ResNet和其变体上采用SAC，在主干网络中将所有的3×3卷积替换。
GoogLeNet参考Network in network.中对1x1卷积的使用来增加网络深度的做法，GoogLeNet也利用了1x1卷积来进行降维和限制网络尺寸的作用。...，即首先利用底层特征如颜色，文本等来进行提取与类别无关的proposals，然后将这些proposals放入CNN中进行训练来确定类别信息的做法。...GoogLeNet也借鉴这种方式，并对两个阶段都进行了改进，第一个阶段使用多边框预测，第二个阶段则是使用更好的CNN网络结构。...通常全连接是为了更好的优化并行计算，而稀疏连接是为了打破对称来改善学习，传统常常利用卷积来利用空间域上的稀疏性，但卷积在网络的早期层中的与patches的连接也是稠密连接，因此考虑到能不能在滤波器层面上利用稀疏性...在这些层之上，你在每一个卷积层后都有一个ReLU，这能改进网络的非线性特征。基本上，网络在执行这些基本的功能时，还能同时考虑计算的能力。这篇论文还提供了更高级别的推理，包括的主题有稀疏和紧密联结。?
卷积神经网络（CNN）模型的设计演变导致了更高效模型的开发。例如，MobileNetV2 采用许多深度卷积层和反转残差模块堆叠，实现了高性能，同时最小化了参数和浮点运算。...然而，尽管深度卷积在计算和参数方面具有优势，但也存在一个缺点，即增加了内存占用，对于计算密集型的硬件如GPU和DSP来说是一个挑战。...这种合并有效地降低了神经网络在推理过程中的内存需求，从而实现了加速模型处理。RepVGG区分训练和测试结构，使简单的网络超越ResNet的性能。...如图2所示，作者的模块剪枝策略将一个复杂的慢速模块转换为简单快速的模块，通过模块合并实现。...提出的深度剪枝器仅在1.9%的top-1精度损失下，实现了1.26倍的加速比。通过替换可合并模块并应用重参化技术，作者提出的方法可以缩小网络并带来真正的推理加速。
GoogLeNet参考Network in network.中对1×1卷积的使用来增加网络深度的做法，GoogLeNet也利用了1×1卷积来进行降维和限制网络尺寸的作用。 ...GoogLeNet也借鉴这种方式，并对两个阶段都进行了改进，第一个阶段使用多边框预测，第二个阶段则是使用更好的CNN网络结构。...通常全连接是为了更好的优化并行计算，而稀疏连接是为了打破对称来改善学习，传统常常利用卷积来利用空间域上的稀疏性，但卷积在网络的早期层中的与patches的连接也是稠密连接，因此考虑到能不能在滤波器层面上利用稀疏性...由于inception结构中都是互相堆叠的，因此输出相关统计信息一定不同：为了在高层能提取更抽象的特征，就要减少其空间聚集性，因此通过增加高层inception结构中的3×3，5×5卷积数量，捕获更大面积的特征...这篇论文还提供了更高级别的推理，包括的主题有稀疏和紧密联结。
论文中的实验使用当前最优的多种 CNN 架构，从而实现了 FPGA 加速之下的最优性能和能耗。 1....研究证明快速的 Winograd 算法适合为具备小型滤波器的 CNN 推导高效算法 [16]。 更重要的是，CNN 的当前趋势是带有小型滤波器的深度拓扑。...生成的实现是 HLS 兼容的 C 代码。编译指令如内存分区因素、循环展开因素 Tn Tm 以及 FIFO 接口被插入函数中。...本论文展示了快速的 Winograd 算法，该算法可以大幅降低算法复杂度，改善 FPGA 上的 CNN 性能。我们首先提出了一种新型架构在 FPGA 上实现 Winograd 算法。...实验使用了当前最优的 CNN，结果表明其实现了在 FPGA 上的最优性能和能耗。
更好的是，ACNet引入了0参数，因此无需仔细调参就能将其与不同的CNN结构结合起来，并且易于在主流CNN框架上实现以及不需要额外的推理时间开销。...Jin等人应用结构约束使二维卷积可分离，在获得相当精度的条件下时间加速了2倍。另一方面，非堆成卷积也被广泛的用来做网络结构设计，例如Inception-v3中，7*7卷积被1*7卷积和7*1卷积代替。...3.2 利用卷积的可加性 我们试图以不对称卷积可以等效地融合到标准方形核层中的方式来使用，这样就不会引入额外的推理时间计算负担。...3.3 ACB不增加任何推理时间开销 在本文中，我们关注3x3卷积，这在现代CNN体系结构中大量使用。...在实际应用中，这种转换是通过建立一个原始结构的网络并使用融合的权值进行初始化来实现的，这样我们就可以在与原始结构相同的计算预算下产生与ACNet相同的输出。
在深度学习中，卷积、BatchNorm、全连接层均为线性操作，像Conv+BN、Linear+BN的推理融合已成为一种非常基本的推理优化技巧。...Conv+BN融合 一般而来，卷积与BN这对“基友”会同时出现，而两者在推理时又可以合并为单一卷积。那么如何合并呢？...更详细介绍建议查看52CV的解读：DO-Conv无痛涨点：使用over-parameterized卷积层提高CNN性能 RepVGG 上图给出了RepVGG中的重参数示意图，它采用了Identity、...PSConv的实现中采用了 3\times3, 5\times 5, 7\times 7 三个尺度的感受野，如果按照重参数化方案进行转换的话，转换后的卷积核尺寸为 7\times 7 ，计算量会进一步加剧...如果有哪位同学想进行更多样的结构设计可参考笔者很早之前的一篇文章稀疏卷积在模型设计中的应用结合上述提到的折叠原理进行更多样性的模块设计。
更好的是，ACNet引入了0参数，因此无需仔细调参就能将其与不同的CNN结构结合起来，并且易于在主流CNN框架上实现以及不需要额外的推理时间开销。...Jin等人应用结构约束使二维卷积可分离，在获得相当精度的条件下时间加速了2倍。另一方面，非堆成卷积也被广泛的用来做网络结构设计，例如Inception-v3中，7*7卷积被1*7卷积和7*1卷积代替。...作为另一个示例，可以将辅助分类器插入模型中以帮助监督学习过程，这确实可以提高性能，但是需要额外的人为调整超参数。相比之下，ACNet在训练中不会引入任何超参数，并且在推理过程中不需要额外的参数和计算。...3.3 ACB不增加任何推理时间开销 在本文中，我们关注3x3卷积，这在现代CNN体系结构中大量使用。...在实际应用中，这种转换是通过建立一个原始结构的网络并使用融合的权值进行初始化来实现的，这样我们就可以在与原始结构相同的计算预算下产生与ACNet相同的输出。更正式地，对于第j个卷积核， ?
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