在 ResNet 的 Backbone 和 Backbone 的所有 Bottleneck 位置上使用 Involution 替换掉了卷积，但保留了所有的卷积用于通道映射和融合。这些精心重新设计的实体联合起来，形成了一种新的高效 Backbone 网络，称为 RedNet。论文地址。
| Model | Params (M) | FLOPs (G) | Top-1 (%) | Top-5 (%) |
|---|---|---|---|---|
| RedNet26 | 9.2 | 1.7 | 75.95 | 93.19 |
| RedNet38 | 12.4 | 2.2 | 77.47 | 93.56 |
| RedNet50 | 15.5 | 2.7 | 78.33 | 94.17 |
| RedNet101 | 25.7 | 4.7 | 78.94 | 94.36 |
| RedNet152 | 34.0 | 6.8 | 79.17 | 94.40 |
| 模型 | Crop Size | Resize Short Size | time(ms) bs=1 |
time(ms) bs=4 |
time(ms) bs=8 |
|---|---|---|---|---|---|
| RedNet26 | 224 | 256 | 4.45 | 15.16 | 29.03 |
| RedNet38 | 224 | 256 | 6.24 | 21.39 | 41.26 |
| RedNet50 | 224 | 256 | 8.04 | 27.71 | 53.73 |
| RedNet101 | 224 | 256 | 13.07 | 44.12 | 83.28 |
| RedNet152 | 224 | 256 | 18.66 | 63.27 | 119.48 |