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PAT：长尾分割的逐像素自适应训练
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于Pixel-wise Attentional Gating的模型优化方案，可提高计算资源受限情况下的模型性能，降低总体计算量。适用于语义分割、边界检测和深度估计等特定任务。
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关键要点
- 提出了一种基于Pixel-wise Attentional Gating的模型优化方案。
- 该方案在计算资源受限的情况下提高模型性能。
- 适用于语义分割、边界检测和深度估计等特定任务。
- 通过学习空间变化的池化区域来提升模型性能。
- 针对每个像素学习动态计算策略以降低总体计算量。
- 在不影响准确性的情况下提供更好的性能平衡。
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