残差网络的空间自适应计算时间 该代码实现了基于残差网络的深度学习架构，该架构可动态调整图像区域的已执行层数。 该体系结构是端到端可训练的，确定性的且与问题无关的。 随附的代码将此应用于CIFAR-10和ImageNet图像分类问题。 它使用TensorFlow和TF-Slim实现。 描述项目的论文： 迈克尔·菲格诺夫（Michael Figurnov），麦克斯韦·D·柯林斯（Maxwell D. 残差网络的空间自适应计算时间。 CVPR 2017 。 图像（带有检测） 思考成本图 建立