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在多种任务上进行评测：细粒度识别、大规模地形、人脸属性、物体检测、人脸嵌入
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Code
: Anfor
CVPR 2017, Face ++ 团队. 一作 Zhang是师兄的…膜拜
提出，由两种操作组成：group conv和 ，最终的结果在性能和速度上超过 v1.
在和中发现，在特别小的网络中，1x1卷积花费很大，而1x1卷积存在的作用是group conv会导致不同group中的信息不流通，因此，本文提出 代替point-wise conv，来提高效率和性能 。
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Codev2
:and
暂时还没有发表，团队的工作
在 v1的基础上添加的思想，组成 ，并把窄的移除ReLU，换成 .
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【【轻量级】轻量级网络结构总结】Code
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