SPConv.pytorch [IJCAI-20,接受了12.9%]精打细算:香草卷积中被忽略的冗余 此仓库提供了IJCAI 2020论文的Pytorch实施 要求 基本代码是从借来的 的Python 3 火炬1.1 NVIDIA DALI for GPU数据加载器 NVIDIA APEX提供混合精度 SPConv简介 功能图中的冗余 抽象的 我们揭示了图层中的许多要素图共享相似但不相同的模式。 但是,很难确定具有相似图案的特征是否多余或包含必要的细节。 因此,而不是直接删除不确定性冗余特征,我们提出了一个SP点燃基于卷积运算,即SPConv,容忍类似模式的功能,但需要较少的计算。 具体来说,我们将输入特征图分为代表性部分和不确定性冗余部分,其中,通过相对大量的计算从代表性部分中提取固有信息,而不确定性冗余部分中的微小隐藏细节则通过轻量级操作进行处理。 SPConv模块 表现 在G