作者丨happy
编辑丨极市平台
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原文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.07641.pdf
代码链接：https://github.com/imankgoyal/NonDeepNetworks
本文是普林斯顿大学的Jia Deng团队的最新力作ParNet：它凭借12层的深度网络在ImageNet上达到了80.7%的top-1精度 。所提ParNet以RepVGG的模块为出发点，同时提出了针对非深度网络设计的SSE模块构建了一种新型的模块RepVGG-SSE 。所提方案凭借非常浅的结构取得了非常高的性能，比如：ImageNet的80.7% ，CIFAR10的96%，CIFAR100的81%，MS-COCO的48%。此外，作者还分析了该结构的缩放规则并说明了如何不改变网络提升提升性能。最后，作者还提供了一份证明：非深度网络如何用于构建低延迟识别系统。