训练高分辨率图像任务，突破 GPU 内存限制，Jetson Nano 上也能起飞！

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前言   尽管在图像识别领域取得了快速进展，但处理高分辨率图像仍然是一个计算挑战。然而，这种处理对于从自动驾驶导航到医学成像分析等领域提取详细的目标洞察至关重要。 作者的研究引入了一个框架，旨在通过利用基于内存高效 Patch 处理来缓解这些挑战，用于高分辨率图像。 它结合了全局上下文表示和局部 Patch 信息，使得能够全面理解图像内容。与受内存限制的传统训练方法不同，作者的方法能够训练超高分辨率图像。 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 代码： https://github.com/Visual-Conception-Group/Localized-Perception-Constrained-Vision-Systems。 I Introduction 图像识别领域近年来取得了巨大 ………………………………