【论文阅读】Pyramidal Convolution:Rethinking Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

概述 本文提出了金字塔卷积（PyConv），能够在多尺度的卷积核上处理输入的图像。PyConv包含一个卷积核金字塔，每一层级是大小和深度都不同的卷积核，从而可以捕获场景中不同级别的细节，另外PyConv不会增加计算成本和参数，是十分高效的，而且PyConv十分灵活，具有可扩展性。Motivation 在现实中，有些类别的物体有着非常打的空间尺寸，而有些物体通常是很细小的。即使是同一类别的物体，在尺

>>阅读原文<<