多尺度深度均衡模型 该存储库包含Shaojie Bai,Vladlen Koltun和J.Zico Kolter在论文《模型》中提出的多尺度深度均衡(MDEQ)模型的代码。 隐式深度学习与一般的大规模模式识别任务相关吗?我们提出了多尺度深度均衡(MDEQ)模型,该模型在DEQ公式的基础上进行了扩展,以引入多信号分辨率的同时均衡建模。具体地说,MDEQ通过多个要素表示流的同步平衡来解决和反向传播。这样的结构纠正了DEQ的主要缺点之一,并为辅助损失和复合训练程序(例如,预训练和微调)提供了自然的分层接口。我们的实验首次证明,“浅”隐式模型可以按比例缩放并在实际的计算机视觉任务(例如Cityscapes分割上的百万像素图像)上实现接近SOTA的结果。 我们在此回购中提供了实现以及指向预训练的分类和细分MDEQ模型的链接。 如果您发现该存储库对您的研究有用,请考虑引用我们的工作: @inproc