探索用于高效目标跟踪的动态 Transformer
通过使用动态网络路由所启发,本文提出了一种用于高效追踪的动态转换器框架,通过学习自动配置适当的推理路径来实现更好地利用可用计算预算,从而在相同运行速度下实现更高的性能。
本文介绍了一种基于MobileViT的轻量级、准确和快速的跟踪算法MVT,性能超过其他轻量级追踪器,具有高推理速度。MVT在GOT10k和TrackingNet数据集上表现优秀,模型参数减少4.7倍且在GPU上运行速度为DiMP-50追踪器的2.8倍。
BriefGPT - AI 论文速递 -
通过使用动态网络路由所启发,本文提出了一种用于高效追踪的动态转换器框架,通过学习自动配置适当的推理路径来实现更好地利用可用计算预算,从而在相同运行速度下实现更高的性能。
本文介绍了一种基于MobileViT的轻量级、准确和快速的跟踪算法MVT,性能超过其他轻量级追踪器,具有高推理速度。MVT在GOT10k和TrackingNet数据集上表现优秀,模型参数减少4.7倍且在GPU上运行速度为DiMP-50追踪器的2.8倍。
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