【論文閱讀】Pyramidal Convolution:Rethinking Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

概述 本文提出了金字塔卷積（PyConv），能夠在多尺度的卷積核上處理輸入的圖像。PyConv包含一個卷積核金字塔，每一層級是大小和深度都不同的卷積核，從而可以捕獲場景中不同級別的細節，另外PyConv不會增加計算成本和參數，是十分高效的，而且PyConv十分靈活，具有可擴展性。Motivation 在現實中，有些類別的物體有着非常打的空間尺寸，而有些物體通常是很細小的。即使是同一類別的物體，在尺

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