为啥resnet34 比vgg16 还慢
遇到了相同问题，使用ResNet50的Faster R-CNN无论是训练（280秒/Epoch）和测试(165毫秒/image)都比VGG-16的训练(165秒/Epoch)和测试（115毫秒/image）要慢。我使用的是MXNet(0.10.0)的Faster R-CNN(MXNet 0.9.5)实现。 但是我认为这和框架无关，因为基于caffe的py-faster-rcnn下有一个issue（#524）也是提到这个问题。不太同意 @李宜城 的回答，因为实现代码中VGG和ResNet在RPN部分是一样的。
经 @李宜城 指出，subnetwork不是RPN，这个我错了，我确实没搞懂。不过依然不理解为什么速度慢，使用VGG16的Faster R-CNN是把RPN和RoIPooling插入到卷积层和全连接层之间，而使用ResNet的Faster R-CNN是把RPN和RoIPooling插入到卷积层中间。这样做虽然有点不一样但会增加运算量么？
■网友
jcjohnson/cnn-benchmarks 里是 使用model做image classification的速度和accuracy，用faster-RCNN来做object detection的时候，测试的时间大部分在于subnet的时间，你可以查看一下subnet的参数。
■网友
【为啥resnet34 比vgg16 还慢】 事实上 ，去除了跳层连接也可以训练很深的网络：
CVPR2018抢先看，DiracNets：无需跳层连接，训练更深神经网络，结构参数化与Dirac参数化的ResNet
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