VoVNet是一种高效的卷积神经网络（CNN），是DenseNet的一个改进版本，旨在解决DenseNet中存在的一些问题，如高内存访问成本和能耗问题。VoVNet通过引入新的模块和结构设计，提高了计算效率和特征提取能力，同时在速度和性能上都有了显著提升旨在通过减少密集连接（dense connection）带来的输入通道线性增长问题，提高计算效率和能耗效率。VoVNet的核心思想是通过One-Shot Aggregation（OSA）模块来聚合特征，从而避免了DenseNet中密集连接导致的高内存访问成本和能耗问题。
具体来说，VoVNet由一个由3个3x3卷积层构成的stem block开始，然后是4个阶段的OSA模块。每个stage的最后会采用一个stride为2的3x3 max pooling层进行降采样，模型最终的output stride是32。这种设计使得VoVNet在保持高性能的同时，显著提高了计算效率和能耗效率。
VoVNet的设计理念是通过一次聚合所有特征，使得输入尺寸保持恒定，并能够扩展新的输出通道，从而提高了网络的效率。这种设计不仅在目标检测任务中表现出色，还在图像分类等其他任务中展示了其优越性。
VoVNet通过创新的One-Shot Aggregation模块，成功地解决了DenseNet的效率问题，成为实时目标检测和图像分类等任务中的新backbone网络
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