一、本文介绍
本文给大家带来的是主干网络RevColV1，翻译过来就是可逆列网络去发表于ICLR2022，其是一种新型的神经网络设计**(和以前的网络结构的传播方式不太一样)，由多个子网络（列）通过多级可逆连接组成。这种设计允许在前向传播过程中特征解耦，保持总信息无压缩或丢弃。其非常适合数据集庞大的目标检测任务，数据集数量越多其效果性能越好，亲测在包含1000个图片的数据集上其涨点效果就非常明显了，大家可以多动手尝试，其RevColV2的论文同时已经发布如果代码开源我也会第一时间给大家上传。**
推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐
涨点效果：⭐⭐⭐⭐⭐
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本文转载自: https://blog.csdn.net/java1314777/article/details/135097165
版权归原作者 Snu77 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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