面向边云系统的高效特征压缩

在边云系统中优化计算是一项重要且具有挑战性的问题。本文中，我们考虑边云图像分类系统中码率、分类准确率与编码复杂度之间的三方权衡。我们的方法包含一种新的训练策略与一种高效编码器架构，以改善率-准确率性能。我们的设计也可依据边缘设备上不同的计算资源轻松扩展，朝着实现率-准确率-复杂度（RAC）权衡迈进了一步。在不同设置下，我们的特征编码系统在 RAC 性能上始终优于以往方法。