为什么resnet34 比vgg16 还慢

答案:3 悬赏:80 手机版

解决时间 2021-01-23 04:17

提问者网友：暮烟疏雨之际
2021-01-22 16:56

最佳答案

五星知识达人网友：长青诗
2021-01-22 17:23

使用ResNet50的Faster R-CNN无论是训练（280秒/Epoch）和测试(165毫秒/image)都比VGG-16的训练(165秒/Epoch)和测试（115毫秒/image）要慢。
使用的是MXNet(0.10.0)的Faster R-CNN(MXNet 0.9.5)实现。
但是我认为这和框架无关，因为基于caffe的py-faster-rcnn下有一个issue（#524）也是提到这个问题。不

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1楼网友：孤老序
2021-01-22 18:08

不觉得参数更多吗。。。

2楼网友：冷風如刀
2021-01-22 17:34

average pooling在历史上用的更多, 但是由于max-pooling通常效果更好, 所以现在max-pooling更常使用. max-pooling和average pooling都对数据进行下采样, 除此之外, max-pooling还提供了非线性, 这是max-pooling效果更好的一个重要原因. average pooling并非一无是处, 现在average pooling更多的是用在global average pooling中. 这最早由network in network提出, 目前在resnet, googlenet等主流网络中都有使用.

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