研究人员为视觉识别模型开发了一种新的自适应观察控制接口,使其能够动态调整视野和用于分析的注视点数量。该系统预测每个注视点的尺度,并使用可选的尺度门控凹陷和细节令牌分支来优化裁剪。在ImageNet-1K和其他基准上的实验表明,这种自适应方法可以在提供可控的准确性和计算之间的权衡的同时实现具有竞争力的准确性,优于固定步长截断方法。 AI
影响 通过实现观察预算的动态适应,提高准确性和计算之间的权衡,从而增强视觉识别模型。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍视觉识别模型新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- AdaptiveNN-DeiT-S
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX
- DagsHub
- Gotit.pub
- Hugging Face
- ImageNet-1K
- ImageNet-A
- ImageNet-R
- ScienceCast
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