VarGNet：用于高效嵌入式计算的可变分组卷积神经网络

本文提出了一种新颖的网络设计机制，旨在实现高效的嵌入式计算。受有限计算模式的启发，我们建议在组卷积中固定通道数量，而不是现有的固定总组数的做法。基于我们提出的解决方案的网络被称为可变组卷积网络（Variable Group Convolutional Network，简称VarGNet），由于各层之间计算方案更加统一，因此在硬件方面更容易进行优化。我们在包括分类、检测、像素级解析和人脸识别在内的多种视觉任务上进行了大量实验，结果证明了VarGNet的实际价值。