即插即用新卷积：提升CNN性能、速度翻倍( 三 )_选自arXiv作者：YunpengChen等机器之心

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图 4. OctConv 的设计细节

Octave Convolution（OctConv）的命名应该是受到了 SIFT 特征的启发。而 Octave 是八个音阶的意思，音乐里降 8 个音阶代表频率减半。本文通过一个 Octave 将高频和低频特征隔离到不同的组中，并将低频的分辨率减半。

研究人员指出 OctConv 可以直接用于替代现有卷积，并且即插即用，无需调参，也不影响 CNN 的网络结构以及模型大小。由于 OctConv 专注于降低 CNN 空间维度上的冗余，因此它与现有专注于网络拓补结构设计，以及减少网络特征容易的方法是正交和互补的。

实验表明，用 OctConv 替代普通卷积可以稳定提高现有的 2D CNN 网络（包括ResNet、ResNeXt、DenseNet、MobileNet、SE-Net）提高其在 ImageNet 上的图像识别的性能，此外也可以稳定提高 3D CNN 网络（C2D、 I3D）并在 Kinetics（行视频动作识别数据集）上取得了更佳的性能。配备了 OctConv 的 Oct-ResNet-152 甚至可以媲美当前最佳的自动搜索的网络 (NAS, PNAS 等)。