即插即用新卷积：提升CNN性能、速度翻倍( 五 )
实验表明，通过用 OctConv 替代普通卷积，研究人员可以持续提高图像和视频识别任务的准确率，同时降低内存和计算成本。一个配备有 OctConv 的 ResNet-152 能够以仅仅 22.2 GFLOP 在 ImageNet 上达到 82.9% 的 top-1 分类准确率。
方法
在本节中，研究人员首先介绍了用来降低特征图中空间冗余的特征表示，接着描述了直接作用于该表征的 Octave 卷积（图 4）。研究人员还讨论了实现细节，展示了如何将 OctConv 融入分组和深度卷积架构。
图6/17
图 4. OctConv 的设计细节
图7/17
表 1：对于低频特征所使用的低频所占比例α的不同，所带来的理论性能提升。当α=0 时（即没有低频成分），OctConv 就会退化为普通卷积。注意，无论比例α选择是多少，OctConv 的参数数量都是与常规卷机一致的（如图 5 所示）。
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