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1/20参数，运算速度提升四倍：北大、字节跳动等利用增量学习提出超像素分割模型LNSNet（附源码下载）

来源：互联网 收集：自由互联 发布时间：2023-10-08
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 利用持续学习中梯度缩放控制的方法，北大、北邮、字节跳动提出的新方法相比经典算法在参数量降低近 20 倍的同时，运算速度提升了 4 倍。 一、


计算机视觉研究院专栏

作者：Edison_G

利用持续学习中梯度缩放控制的方法，北大、北邮、字节跳动提出的新方法相比经典算法在参数量降低近 20 倍的同时，运算速度提升了 4 倍。


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一、简介

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二、训练框架设计


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三、模型结构及损失函数设计


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四、实验


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计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。之后我们会针对相应领域分享实践过程，让大家真正体会摆脱理论的真实场景，培养爱动手编程爱动脑思考的习惯！

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