CompNet

CompNet是一种用于图像分类和目标检测的神经网络架构。它由北京大学提出，并在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中取得了优异的成绩。CompNet的核心思想是通过复合残差块（Composite Residual Block）来提高网络的性能。复合残差块由多个残差块组成，每个残差块都包含两个卷积层和一个跳跃连接。这种结构使得网络能够更好地捕捉图像中的复杂特征，并有效地减少了训练过程中的梯度消失问题。此外，CompNet还采用了深度可分离卷积和多尺度特征融合等技术，进一步提高了网络的准确性和鲁棒性。总之，CompNet是一种高效且强大的神经网络架构，适用于各种图像处理任务。