[CVPR2024]DCNv4 Efficient Deformable ConvNets

深研 AI Lab

已于 2024-03-16 23:57:12 修改

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分类专栏： CVPR2024 即插即用-涨点文章标签：论文阅读

于 2024-03-16 23:56:05 首次发布

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论文提出DCNv4，通过去除空间聚合softmax归一化和优化内存访问，解决DCNv3的局限性，提高收敛速度和前向处理速度，适用于多种视觉任务。在InternImage模型中，使用DCNv4速度提升80%且性能改善。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Basic Information:

Title: Efficient Deformable ConvNets: Rethinking Dynamic and Sparse Operator for Vision Applications (高效的可变形卷积神经网络：重新思考动态和稀疏算子在视觉应用中的作用)
Authors: Yuwen Xiong, Zhiqi Li, Yuntao Chen, Feng Wang, Xizhou Zhu, Jiapeng Luo, Wenhai Wang, Tong Lu, Hongsheng Li, Yu Qiao, Lewei Lu, Jie Zhou, Jifeng Dai
Affiliation: University of Toronto, OpenGVLab, Shanghai AI Laboratory, Nanjing University, CAIR, HKISI, CAS, Tsinghua University, SenseTime Research, The Chinese University of Hong Kong
Keywords: Deformable Convolution, Vision Applications, Dynamic Property, Expressive Power, Memory Optimization, Speed Increase