论文提出二值化多任务密集预测器 Bi-MTDP，通过二值神经网络（BNNs）显著加速多任务密集预测模型，同时保持甚至提高模型性能。为了避免信息严...

作者发现深层ViT出现的注意力崩溃问题，提出了新颖的Re-attention机制来解决，而且计算量和内存开销都很少。通过Re-attention...

DPP能够对目标检测proposal进行非统一处理，根据proposal选择不同复杂度的算子，加速整体推理过程。从实验结果来看，效果非常不错来源...

论文主要处理Vision Transformer中的性能问题，采用推理速度不同的级联模型进行速度优化，搭配层级间的特征复用和自注意力关系复用来提...

论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer，能够构建层级特征提高任务准确率，而且其计算复杂度经过各种...

论文设计了用于密集预测任务的纯Transformer主干网络PVT，包含渐进收缩的特征金字塔结构和spatial-reduction atten...

论文基于改进训练配置以及一种新颖的蒸馏方式，提出了仅用ImageNet就能训练出来的Transformer网络DeiT。在蒸馏学习时，DeiT以...

论文直接将纯Trasnformer应用于图像识别，是Trasnformer在图像领域正式挑战CNN的开山之作。这种简单的可扩展结构在与大型数据集...

论文提出能够适配硬件加速的动态网络DS-Net，通过提出的double-headed动态门控来实现动态路由。基于论文提出的高性能网络设计和IEB...