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实体 depthwise convolution

depthwise convolution

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  1. TOOL · CL_45058 ·

    新的深度卷积加速视觉基础模型

    研究人员开发了一种通过用高效的深度卷积层替换Vision Transformer (ViT)骨干网络中的某些注意力头来加速视觉基础模型的新方法。这种即插即用的替换方法在图像分类和分割任务上实现了17-20%的推理速度提升，同时性能损失极小。该方法包括识别可替换头的策略以及用于恢复下游任务性能的微调程序，并公开了一个参考实现。