重振VGG雄风！主体仅使用3×3卷积和ReLU！据作者称，在ImageNet上，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是基础模型的首次实现！综合性能超越ResNet、EfficientNet等，部分代码刚刚开源！
注1：文末附【计算机视觉细分垂直方向】交流群（含检测、分割、跟踪、医疗、GAN、Transformer等）
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RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again
本文发布于:2024-01-31 11:00:53，感谢您对本站的认可！
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