RepVGG与Resnet
时间: 2024-05-16 15:19:45 浏览: 256
基于python inference 、ResNet实现的图像分类
RepVGG是一种新型的卷积神经网络结构,它具有和ResNet类似的残差结构,但是采用了不同的卷积操作,使得网络具有更高的计算效率和更好的精度表现。相比于ResNet,RepVGG的主要创新点在于采用了“混合卷积”操作,即将标准卷积和逐通道卷积混合使用,从而使得网络结构更加紧凑,计算量更小。此外,RepVGG也引入了“重参数化”技术,进一步减小了网络参数量,提高了模型的泛化能力和训练速度。
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