关于#计算机视觉#的问题：在CSPNet网络中梯度计算部分，为什么对拼接起来的特征图进行卷积操作等于分别对各个特征图进行卷积操作的和

CSPNet计算梯度？

在CSPNet网络中梯度计算部分，为什么对拼接起来的特征图进行卷积操作等于分别对各个特征图进行卷积操作的和？
图中的*代表卷积操作

• 这篇博客: 深度学习_经典网络_CSPNet网络详解中的 CSPNet介绍 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 作者认为在神经网络推理过程中计算量过高的问题是由于网络优化中的梯度信息重复导致的。CSPNet通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中，在减少了计算量的同时可以保证准确率。

  CSPNet不仅仅是一个网络，更是一个处理思想，可以和ResNet、ResNext、DenseNet、EfficientNet等网络结合。

  从下图可以看出，CSPNet与其他模型结合后的效果：