清华 & 上交大等开源 PIIP，在目标检测和分割任务上的突破，计算成本减半，性能提升 ！

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前言   图像金字塔使 用相 同的大规模模型处理图像的多个分辨率，这需要大量的计算成本。 为了克服这个问题，作者提出了一种新颖的网络架构，称为参数反转图像金字塔网络（PIIP）。 作者的核心 思想是使用不同参数大小的模型来处理图像金字塔的不同分辨率 Level ，从而平衡计算效率和性能。PIIP的输入是一组多尺度图像，其中较高分辨率的图像由较小的网络处理。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 集智书童 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 1 Introduction 在现代计算机视觉中，高性能的图像感知系统越来越依赖于大规模的预训练模型。这些模型在预训练期间通常消耗数万到数百万小时的GPU时间[42, 43, 40]。为了将这些昂贵预训练 ………………………………