语义分割论文：ESPNetv2: A Light-weight, Power Efficient, and General Purpose Convolutional Neural Network
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ESPNetv2:
ESPNetv2: A Lightweight, Energy-Efficient, and General-Purpose Convolutional Neural Network (CVPR 2019)
https://arxiv.org/pdf/1811.11431.pdf
PyTorch: https://github.com/sacmehta/ESPNetv2
主要基于ESPNet进行改进工作
特点：
为了计算更加高效，见Figure 1：
- ESPNet采用了group点态卷积替代原有的点态卷积；
- 原文中深度可分离卷积层中的散度问题已被解决；
- 在深度可分离卷积层与逐点卷积（即1×1卷积）之间加入了HFF模块以消除网格化误差；
- 其中每个block仅需一个group点态卷积即可完成(b)K个点态卷积的功能。
为了网络表示更有效，见Figure 2 ：
- 整合©中的深度可分离扩张卷积到下采样操作中；
- 将输入图像的信息融入到EESP中，并采用平均池化替代对应的元素加法操作；
- 采用级联技术取代对应的元素加法运算。
不同类型的卷积参数量和感受野比较：
最后的分类网络结构：
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