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标题
Scaling Up Your Kernels to 31×31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs
将内核扩展到31 × 31:重新审视CNN中的大型内核设计
相关领域
计算机科学 核(代数) 卷积神经网络 参数化复杂度 树核 人工智能 可扩展性 缩放比例 变压器 模式识别(心理学) 对比度(视觉) 核方法 支持向量机 算法 分布的核嵌入 数学 物理 几何学 组合数学 数据库 电压 量子力学
网址
DOI
10.1109/cvpr52688.2022.01166 doi
其它 期刊:
作者:Xiaohan Ding; Xiangyu Zhang; Yizhuang Zhou; Jungong Han; Guiguang Ding; et al
出版日期:2022-06-01
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