小记:spconv是一种可插拔模型,即可以用在几乎任何模型中。因为它将一般模型中的Conv3 ** 3换成了一种新的模型(效果和Conv3** 3一样,但是计算量比较小),模型的其他的地方不变。这种轻量级网络目的是:小、快。但今天在实现的时候发现实际情况不是这样。

模型

spconv 轻量级神经网络压缩模型
就是把原来的3*3conv换成上面所示的结构。

结果

以vgg19为baseline。
参数量方面:从20M(vgg19)降低到7M。
推理速度方面:训练一个batch的时间却提高了。
spconv 轻量级神经网络压缩模型
以上是vgg——baseline的训练时间(Time)

spconv 轻量级神经网络压缩模型
以上是改进后的训练时间(Time)

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