real-time inference speed | BriefGPT

关键词real-time inference speed

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流媒体传播：使用传播模型进行在线视频编辑
我们提出了一种名为在线视频编辑的新任务，旨在在保持时间一致性的同时编辑流式帧。我们提出了 Streaming Video Diffusion（SVDiff）来解决此问题，它将紧凑的空间感知时间回归与现成的稳定扩散相结合，并采用分段级方案在大
PDFa month ago
VPFusion：面向三维物体检测的稳健垂直表示学习
本文提出了一种名为 VPFusion 的垂直多尺度表示学习框架，它将来自体素和柱状流的互补信息相结合，有效提高了点云表示的精度，实验结果表明 VPFusion 超越了基线，实现了实时推理速度。
PDFa year ago
ICCVDRINet: 一种面向点云分割的双表示迭代学习网络
本文介绍了一种用于点云分割的新型网络结构 DRINet，能够在保持点云内在属性的前提下，通过迭代地在两种不同的表示之间传播特征来提高点云分割性能，并利用多尺度池化层改进上下文信息传播。实验结果表明，该方法在几个数据集上实现了最先进的分割性能
PDF3 years ago
CVPRMediaPipe Hands: 设备端实时手部追踪
本研究提出了基于单个 RGB 相机的实时手部跟踪流水线用于 AR/VR 应用程序，该流水线包括掌探测器和手部路标模型，使用 MediaPipe 框架实现，可以在移动 GPU 上实现实时推理速度和高精度。
PDF4 years ago
TransNet：一种快速检测常见镜头转换的深度网络
本文提出了一种简单的模块化卷积神经网络架构，采用膨胀卷积，仅在小的缩放帧上运行，并使用 TRECVID IACC.3 数据集的选定段随机生成的转换来进行训练，实现了在单个中等 GPU 上具有高于实时推断速度的 RAI 数据集上的最新结果。
PDF5 years ago
CVPR具有时间感知特征图的移动视频物体检测
本文提出了基于反复卷积结构的在线物体检测模型，并使用瓶颈长短时记忆层来降低计算成本。该模型在移动 CPU 上实现了 15 FPS 的实时推断速度。
PDF7 years ago
SqueezeDet：统一、小型、低功耗的完全卷积神经网络，用于自动驾驶实时物体检测
本文提出了一个针对自动驾驶中的目标检测任务的全卷积神经网络 SqueezeDet，该网络具有高精度、实时推理速度、小模型尺寸和低能耗等多项优点，在保证准确性的同时，与之前的基线相比，模型尺寸缩小了 30.4 倍，速度快了 19.7 倍，能耗
PDF8 years ago