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TL;DR · AI 摘要
本文通过对比Transformer与CNN在图像分类任务中的性能与效率，给出在实时视频处理中的最佳实践选择，建议在<10ms延迟场景下优先采用轻量级Transformer模型。
核心要点
- 在ImageNet-1K数据集上，轻量级Transformer模型Top-1准确率可达78.5%，较CNN提升3.2个百分点。
- 实时视频处理中，轻量级Transformer在<10ms延迟下的FPS可达45，显著优于CNN的32 FPS。
- 建议在实时视频处理场景中优先采用MobileNetV3+Transformer的混合架构以平衡精度与延迟。
#Transformer#CNN#图像分类#实时视频处理#MobileNetV3#ImageNet-1K
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