Djupwise convolution blir allt populärare i moderna effektiva ConvNets, men dess kärna storlek förbises ofta. I detta dokument studerar vi systematiskt effekterna av olika kärnstorlekar och observerar att en kombination av fördelarna med flera kärnstorlekar kan leda till bättre noggrannhet och effektivitet. Baserat på denna observation föreslår vi en ny mixad djupvis konvolution (MixConv), som naturligt blandar upp flera kärnstorlekar i en enda konvolution. Som en enkel drop-in ersättning av vanilj djupmässigt convolution, vår MixConv förbättrar noggrannheten och effektiviteten för befintliga MobileNets på både ImageNet klassificering och COCO objektdetektering. För att visa effektiviteten av MixConv integrerar vi det i AutoML sökutrymme och utveckla en ny familj av modeller, namngivna som MixNets, som överträffar tidigare mobila modeller inklusive
MixConv REF hittar en ny djupmässigt konvolutionsoperation som har flera kärnstorlekar inom ett lager.
MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels
{'venue': 'BMVC 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}