plwy / rep_exp

Re-parameterizing Convolutions experiments

重参数化验证实验

1.conv_bn 融合 将conv和bn层融合成一个卷积层

python conv_bn_fusion.py

2.分支相加 两个卷积分支相加, 使用一个卷积替代

python conv_test_add.py

3.卷积序列融合 1x1卷积接3x3卷积, 使用一个3x3卷积替代

python conv_fusion.py

4.分组卷积的融合 多个卷积结果concat, 使用一个卷积替代.方法:将多个卷积核权重在输出通道维度上进行拼接

python conv_cat.py

5.平均池化层转卷积 平均池化层是可以等价一个固定权重的卷积层

python avg_pool_tran.py

6.多尺度卷积融合 1x1卷积转为3x3卷积 .1x1 卷积核周围补0

python conv_tran.py

推理时去除残差连接. ratio=0时,repblock和rmblock并不等价.

python RMNet_exp.py