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HydraViT：堆叠头部以实现可扩展的ViT
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究比较了轻量级视觉变换器（ViTs）和轻量级卷积神经网络（CNNs）在移动设备上的性能，提出了新的轻量级CNNs家族RepViT。实验表明，RepViT在ImageNet上表现优异，在iPhone 12上准确率超过80%，延迟仅1毫秒。最大模型RepViT-M3达到了81.4%的准确率。
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关键要点
- 研究比较了轻量级视觉变换器（ViTs）和轻量级卷积神经网络（CNNs）在移动设备上的性能。
- 提出了新的轻量级CNNs家族RepViT。
- RepViT在ImageNet上表现优异，在iPhone 12上准确率超过80%，延迟仅1毫秒。
- 最大模型RepViT-M3达到了81.4%的准确率，延迟仅1.3毫秒。
- 研究强调了轻量级CNNs在移动设备上的潜力和高效设计。
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