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ViR: 视觉记忆网络
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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
该文介绍了一种名为视觉保留网络（ViR）的新的计算机视觉模型，具有双并行和循环结构，可在快速推理和并行训练之间达到最佳平衡，并具有可扩展性。ViR 是第一个尝试在通用视觉骨干网络中实现双并行和循环等效性的方法，通过大量实验证实了 ViR 的有效性，并提供了代码和预训练模型的公开获取。
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关键要点
- 提出了一种新的计算机视觉模型，名为视觉保留网络（ViR）。
- ViR 具有双并行和循环结构，旨在平衡快速推理和并行训练。
- 该模型在需要高分辨率图像的任务中具有可扩展性。
- ViR 是第一个在通用视觉骨干网络中实现双并行和循环等效性的方法。
- 通过大量实验证实了 ViR 的有效性，并提供了代码和预训练模型的公开获取。
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