论文地址: https://arxiv.org/pdf/2303.16900.pdf
代码: GitHub - sail-sg/inceptionnext: InceptionNeXt: When Inception Meets ConvNeXt
单位:NUS, Sea AI Lab(颜水成等人)
1. InceptionNeXt介绍
摘要:受ViT的 long-range 建模能力的启发,大核卷积来扩大感受野用于提升模型性能,比如ConvNeXt了采用7x7深度卷积。虽然这种深度操作符只消耗少量FLOPs,但高内存访问成本,它在很大程度上损害了强大计算设备上的模型效率。为了解决这个问题,我们提出将大核深度卷积分解为沿通道维度的四个并行分支,即小平方内核、两个正交带核和一个恒等映射。通过这种新的Inception深度卷积,我们构建了一系列网络,即IncepitonNeXt,它们不仅具有高吞吐量,而且保持了有竞争力的性能。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-430862.html
图 1:准确性和训练之间的权衡吞吐量。 所有模型均在 DeiT 训练下进行训练超参数 [61、37、38、69]。 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-430862.html
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