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ECCV基于多注意力的超轻量级图像超分辨率
本文提出 MAFFSRN 方法，通过特征融合和多重注意机制提出了一种轻量级的图像超分辨率网络，实验表明该方法在内存占用、浮点运算次数和模型参数数量等方面表现优秀。
PDF4 years ago
CVPRFBNetV2: 可微分神经结构搜索用于空间和通道维度
DMaskingNAS 是一种内存和计算效率高的可微神经网络搜索算法，在搜索空间方面比传统算法扩展了 10^14 倍，并利用了特征图重用的掩膜机制以及有效的形状传播，以达到与现有架构相比最优的性能表现。
PDF4 years ago
CVPR高分辨率多视角立体匹配的级联代价体
本文提出了一种既节省时间又节省内存的立体成像方法，该方法在几何和语境的渐进细化尺度中构建标准的特征金字塔下的代价体，随着不断增加的代价体分辨率以及深度（或差异）间隙的自适应调整，以较粗糙的方式从粗到细恢复输出。
PDF5 years ago
CVPR协作全局 - 局部网络的超高分辨率图像内存高效分割
提出了一种以极高的内存效率保留全局和局部信息的协作全局 - 本地网络，同样适用于粗到细的分割，用于超高分辨率图像的分割。
PDF5 years ago
基于场权重因子分解机的展示广告点击率预测
该论文提出了一种称为 Field-weighted Factorization Machines 的算法，以更加内存高效的方式建模不同领域之间的不同特征交互，实现点击率预测，并与其他算法进行了比较。
PDF6 years ago
大规模下具有删除鲁棒性的子模最大化
本文主要研究如何在保护用户隐私和确保公平性的同时，高效地从大型用户生成的数据集中提取有用信息。该问题被描述成删除鲁棒子模型最大化的一个实例，我们提出了第一种内存高效的集中式、流式和分布式方法，对任意数量的敌对删除具有常数逼近保证。我们对我们
PDF7 years ago
训练约束反卷积网络用于道路场景语义分割
该研究使用去卷积神经网络解决道路场景语义分割问题，提出了一个多域道路场景数据集，并通过新的训练策略实现对内存受限的目标网络（T-Net）的知识传递，使其在使用不到 1％的内存的情况下实现比 FCN 更好的准确性。
PDF8 years ago