This paper focuses on designing efficient models with low parameters and FLOPs for dense predictions. Even though CNN-based lightweight methods have achieved stunning results after years of research, trading-off model accuracy and constrained resources still need further improvements. This work rethinks the essential unity of efficient Inverted Residual Block in MobileNetv2 and effective Transformer in ViT, inductively abstracting a general concept of Meta-Mobile Block, and we argue that the specific instantiation is very important to model performance though sharing the same framework. Motivated by this phenomenon, we deduce a simple yet efficient modern \textbf{I}nverted \textbf{R}esidual \textbf{M}obile \textbf{B}lock (iRMB) for mobile applications, which absorbs CNN-like efficiency to model short-distance dependency and Transformer-like dynamic modeling capability to learn long-distance interactions. Furthermore, we design a ResNet-like 4-phase \textbf{E}fficient \textbf{MO}del (EMO) based only on a series of iRMBs for dense applications. Massive experiments on ImageNet-1K, COCO2017, and ADE20K benchmarks demonstrate the superiority of our EMO over state-of-the-art methods, \eg, our EMO-1M/2M/5M achieve 71.5, 75.1, and 78.4 Top-1 that surpass \textbf{SoTA} CNN-/Transformer-based models, while trading-off the model accuracy and efficiency well.


翻译:本文侧重于设计低参数的有效模型和用于密集预测的 FLOP 。 尽管基于CNN的轻量级方法在多年研究后取得了惊人的成果, 交易模式的准确性和受限资源仍需要进一步改进。 这项工作重新思考了移动Netv2 中高效的倒置残余块和ViT中有效变形器的基本统一性, 吸收了Meta- Mobile Block的一般概念, 我们争辩说, 特定的即时性对于模拟性能非常重要, 虽然共享相同的框架。 受此现象的激励, 我们推导出一个简单而有效的现代现代高效的 textbf{I}, 交易模式的上下限b{ textf{I} 准确性和有限的资源。 这项工作重新思考了移动应用中高效的移动应用中高效值, 吸收了CNN的类似效率来模拟短距离依赖和变异的动态建模能力, 学习长距离互动模式。 此外, 我们设计了一个像 4- syNet 级的 4- textff {E- f} ystemedrof} 现代的 y- fleflefleb yleb salfleflefleflefebleflefeb ylefleflefle, 我们推导出了一个简单 elead efleflefleadd efalfleadd eb eb eb e- eurver eb ele efal eb eferver 和 made- made- made- made- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- impeal- sal- sal- sal- sal- sal imal imal impeal impeal impeal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal- sal-

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