长程密集特征捕获网络

1.5 倍检测提速

将三维主干中的长程依赖捕获迁移至二维特征空间，在保持检测精度的同时大幅降低算力与延迟。

Haoyu, Wang · 王法胜 · 王梦荫 · 孙福明 · 李豪杰

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025

参数信息

推理速度提升倍数

1.5 ×

推理速度提升倍数

2.1 ×

技术优势

推理速度大幅提升

将长程依赖捕获从三维主干迁移至二维密集特征图，避免了三维主干中复杂结构带来的高额计算开销。

训练推理解耦

引入重参数化技术解耦二维骨干网络的训练与推理过程，在不影响精度的前提下进一步降低推理延迟。

应用场景

• 自动驾驶感知：在保持检测精度前提下显著提速，可直接集成到车载感知系统。
• 实时推理加速：通过将长程依赖捕获移到二维空间及重参数化，大幅降低推理延迟。