pyconv:金字塔形卷积-源码

金字塔形卷积 这是我们的论文的PyTorch实现。 （请注意，这是ImageNet上图像识别的代码。有关语义图像分割/解析的信息，请参见以下存储库： : ） 在ImageNet上训练的模型可以在找到。 PyConv能够提供比基线更高的识别能力（有关详细信息，请参见）。 ImageNet上的准确性（使用默认培训设置）： 网络 50层 101层 152层 ResNet 76.12％（ ） 78.00％（ ） 78.45％（ ） PyConvHGResNet 78.48 ％（ ） 79.22 ％（ ） 79.36 ％（ ） PyConvResNet 77.88 ％（ ） 79.01 ％（ ） 79.52 ％（ ） 使用更复杂的训练设置（例如，使用附加数据增强（CutMix），将bach大小增加到1024，学习率0.4，余弦调度程序超过300个纪元以及使用混合精度来加