연결 연산의 실제 비용
경량 CNN은 다른 층의 특징을 연결해 큰 채널 수를 유지하곤 한다. 연결 자체에 매개변수나 부동소수점 계산이 없더라도 하드웨어에서 데이터를 다루는 비용은 발생한다.
재매개변수화로 특징 재사용
RepGhost는 명시적인 특징 연결 대신 재매개변수화를 통해 암묵적으로 특징을 재사용한다. 이 모듈을 병목 구조에 넣어 효율적인 전체 신경망을 구성한다.
모바일 인식의 평가
ImageNet과 COCO에서 정확도와 모바일 효율을 비교했다. ARM 기반 기기의 지연 시간도 측정해, 계산량이 없는 연산을 실행 비용까지 없는 것으로 취급하는 한계를 다뤘다.
관련 문서
RepVGG / MobileOne / FastViT / RepViT / MobileNet / FasterNet