MegEngine 开源了 4 bits 的量化的相关内容.ResNet-50 模型在 ImageNet 数据集上的精度表现与 8 bits 量化模型相差无几

在 CV 领域中，卷积计算是扩充像素的感受野的有效方法，模型大多数的计算量都是卷积操作贡献的。因此在 CV 模型的推理性能优化中，最重要的一项工作是对卷积的优化。

卷积神经网络中最重要的组件之一。不同的卷积结构有着不一样的功能，但本质上都是用于提取特征。本文将为大家盘点深度学习史上值得一学的20篇卷积相关的论文！

本文将介绍一种新颖的卷积结构——Dynamic Region-Aware Convolution (动态区域感知卷积)，该结构采用了一种自适应的机制，能够在不同的感受野内自适应地调整卷积核的大小和形状