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

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前言   本文介绍了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。 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!! 论文: Efficient Multitask Dense Predictor via Binarization 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 ………………………………