VarGNet : Réseau de neurones convolutifs à groupes variables pour un calcul embarqué efficace

Dans cet article, nous proposons un nouveau mécanisme de conception de réseau pour une informatique embarquée efficace. Inspirés par les schémas de calcul limités, nous suggérons de fixer le nombre de canaux dans une convolution de groupe, plutôt que d'adopter la pratique courante qui consiste à fixer le nombre total de groupes. Notre réseau basé sur cette solution, nommé Réseau de Convolution de Groupe Variable (VarGNet), peut être optimisé plus facilement du côté matériel, grâce aux schémas de calcul plus unifiés entre les couches. De nombreux expériences menées sur diverses tâches visuelles, telles que la classification, la détection, l'analyse pixel par pixel et la reconnaissance faciale, ont démontré la valeur pratique de notre VarGNet.