MutualNet：通过相互学习从网络宽度和分辨率（ECCV'20口头）获得的自适应ConvNet 这项工作提出了一种训练网络的方法，该网络在运行时可以在动态资源约束（例如FLOP）下执行。所提出的用于输入分辨率和网络宽度的相互学习方案极大地提高了在各种任务（例如图像分类，对象检测和实例分割）上的准确性-效率折衷。该方法还有望用作即插即用策略来增强单个网络。它的性能大大优于一组流行的数据扩充和正则化方法。总体框架如下所示。 我们为不同的子网提供不同的缩放图像。如下所示，这使每个子网都可以从网络规