Bi-MTDP：通过二值网络加速多任务密集预测，又快又提点｜CVPR 2024

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨VincentLee 来源丨晓飞的算法工程笔记 编辑丨极市平台 极市导读   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。为了避免信息严重退化而导致二值化带来性能下降，论文引入了深度信息瓶颈层，在前向传播时强制要求下游任务表示满足高斯分布；此外，还引入知识蒸馏机制来纠正反向传播中信息流方向。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 论文地址： https://arxiv.org/abs/2405.14136 论文代码： https://github.com/42Shawn/BiMTDP Introduction 在计算机视觉领域，有一个日益增长的趋势，即以多任务学习的方式处理密集预测任务，例如语义分割、单眼深度估计和人体解析。由于多任务模型中通过交叉连接结构进行信息补充机制的 ………………………………