OREPA：阿里提出的重参数作法，内存减半，速度加倍 | CVPR 2022

，通过可自学的向量同步进行特性三幅的图像。差分图像层不具BN层的近似于效果，借助多共同点向有所不同朝著同步进行优立体化，这是直实例立体化效能的连锁反应心。

  基于差分图像层，对直实例立体化构造同步进行修正，如三幅3右图，下述三个解决办法：

加到成所有非差分层，即直实例立体化构造之前的1]层。为了保证优立体化的多样性，在每个共同点的末尾附加了一个图像层，即BN层的差分替代。为了不稳定的体能训练过程，在所有共同点便附加一个BN层。

  经过block linearization操作者后，直实例构造之前就只存有差分层，这假定可以在体能训练期之前更名构造之前的所有模块。

Block Squeezing

  Block squeezing将推算和缓存难免的之前间特性三幅上的操作者转换为更为快捷的单个变换连锁反应连锁反应操作者，这假定在推算和缓存方面将直实例的额外体能训练效益从下降到，其之前是变换连锁反应的形状。  一般而言，无论差分直实例构造多简单，下述两个属性都始终创建：

直实例构造之前的所有差分层（例如厚度变换、平均池立体化和同意的差分图像）都可以用不具具体来说实例的变换层来表示，具体情况验证可以看原文的注释。直实例构造可表示为四组并行共同点，每个共同点举例来说一串变换层。

  有了上述两个属性，就以将多层（即顺序构造）和多共同点（即并行构造）缓冲器为单个变换，如三幅4a和三幅4b右图。原文有大多转换的恒等式验证，热爱的可以去就让原文也就是说篇章，这块不因素对Block Squeezing的思想体系的解读。

Gradient Analysis on Multi-branch Topology

  科学论文从二阶回传的视角对多共同点与block linearization的作用同步进行了系统性，进去举例来说了大多恒等式推导，热爱的可以去就让原文也就是说篇章。这里阐述主要的两个假设：

如果应用于共同点包涵的block linearization，多共同点的优立体化朝著和倾斜度与单共同点一样。如果应用于共同点法理的block linearization，多共同点的优立体化朝著和倾斜度与单共同点有所不同。

  后面的假设表明了block linearization解决办法的直要性。当加到BN层后，图像层必需保证优立体化朝著的多样立体化，避免多共同点退立体化为单共同点。

Block Design

  由于OREPA所需了大量体能训练耗用，为探险更为简单的体能训练构造包括了似乎性。科学论文基于DBB建筑设计了全新的直实例模块OREPA-ResNet，转入了下述模块：

Frequency prior filter：Fcanet说明池立体化层是频域滤波器的一个特例，参考此工作转入1x1变换+频域滤波器共同点。Linear depthwise separable convolution：对厚度可剥离变换同步进行少量修正，加到之前间的非差分应答以便在体能训练其间更名。Re-parameterization for 1x1 convolution：以前的研究主要注意3×3变换层的直实例而忽略了1×1变换，但1x1变换在bottleneck构造之前非常直要。其次，科学论文附加了一个额外的1x1变换+1x1变换共同点，对1x1变换也同步进行直实例。Linear deep stem：一般的网络采用7x7变换+3x3变换作为stem，有的的网络将其加到为堆叠的3个3x3变换取得了亮眼的相关性。但科学论文忽视这样的堆叠建筑设计在开头的很分光镜特性三幅上的推算耗用极为很高，为此将3个3x3变换与科学论文重申的差分层三人缓冲器为单个7x7变换层，必需大大的增很高推算耗用并保存相关性。

  OREPA-ResNet之前的block建筑设计如三幅6右图，这应该是一个下均值的block，最终被更名并成单个3x3变换同步进行体能训练和解谜。

Experiment

  各模块对比试验中。

  图像层对各层各共同点的共同点的因素。

  差分图像思路对比，channel-wise的图像最出色。

  网络服务和离线直实例的体能训练用时对比。

  与其他直实例思路同步进行对比。

  在检测和分割侦查上同步进行对比。

Conclusion

  科学论文重申了网络服务直实例法则OREPA，在体能训练期之前就能将简单的构造直实例为单变换层，从而增很高大量体能训练的用时。为了实现这一目的，科学论文用差分图像层代替了体能训练时的BN层，保证了优立体化朝著的多样性和特性表现力。从试验中结果来看，OREPA在各种侦查上的相关性和灵活性都很亮眼。

   

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