MSDNet-GCN:ICLR 2018再现性挑战-高效预测的多尺度密集卷积网络

MSDNet-具有可分离内核的可重复性和应用GCN块 该存储库包含“ ”的复制代码（在PyTorch中）。 内容 介绍 MSDNet是一种用于图像分类的新颖方法，在测试时会受到计算资源的限制。 该存储库提供了基于本文提供的技术描述的实现。 当前，此代码实现对Cifar-10和Cifar-100的支持。 此外，此代码集成了对基于GCN的层（而不是常规卷积层）的支持，以减少模型参数。 用法 依存关系 火车 例如，使用以下命令在Cifar10上训练MSDNet python3 main.py --model msdnet -b 64 -j 2 cifar10 --msd-blocks 10 --msd-base 4 \ --msd-step 2 --msd-stepmode even --growth 6-12-24 --gpu 0 例如，使用以下命令在带有GCN块的Cifar100上