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↑ 点击 蓝字 关注极市平台 作者丨PaperEveryday 来源丨PaperEveryday 编辑丨极市平台 极市导读 本文提出了一种名为LAUDNet的延迟感知统一动态网络,该网络通过综合空间自适应计算、动态层跳过和动态通道跳过三种动态推理范式,实现了高效图像识别,并在多个硬件平台上显著降低了实际延迟。 >> 加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 题目:Latency-aware Unified Dynamic Networks for Efficient Image Recognition 延迟感知的统一动态网络用于高效图像识别 作者:Yizeng Han; Zeyu Liu; Zhihang Yuan; Yifan Pu; Chaofei Wang; Shiji Song; Gao Huang https://www.github.com/LeapLabTHU/LAUDNet 论文创新点 统一动态推理框架(LAUDNet) :提出了一个综合框架,将空间自适应计算、动态层跳过和动态通道跳过三种代表性的动态推理范式统一在一个框架下,以提高深度网络的推理效率。 延迟感知的
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