TPAMI 2024 | 延迟感知的统一动态网络用于高效图像识别

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论文信息 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 源码链接：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。 延迟感知的算法设计与调度优化 ：通过一个延迟预测模型，准确估计不同动态操作员在各种计算平台上的实际延迟，并将此延迟预测结果用于指导算法设计和调度优化，以实现理论与实际效率之间的有效匹配。 粗粒度动态网络和批量推理 ：提出了粗粒度动态网络设计，通过在块/组级别而不是单个像素/通道级别上做出“是否计算”的决 ………………………………