VarGNet：面向高效嵌入式计算的可变组卷积神经网络
计算机视觉与模式识别
2020-05-01 v2
摘要
本文中，我们提出一种用于高效嵌入式计算的新型网络设计机制。受限于有限的计算模式，我们提出固定组卷积中通道的数量，而非现有固定总组数的做法。我们所提出的基于该方案的网络，称为可变组卷积网络（VarGNet），由于各层间更统一的计算方案，在硬件端更易优化。在包括分类、检测、像素级解析与人脸识别在内的多种视觉任务上的大量实验，已证明了我们的 VarGNet 的实用价值。
引用
@article{arxiv.1907.05653,
title = {VarGNet: Variable Group Convolutional Neural Network for Efficient Embedded Computing},
author = {Qian Zhang and Jianjun Li and Meng Yao and Liangchen Song and Helong Zhou and Zhichao Li and Wenming Meng and Xuezhi Zhang and Guoli Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.05653},
year = {2020}
}
备注
Technical report