祝贺团队博士生张禹一篇论文“MG-ViT: A Multi-Granularity Method for Compact and Efficient Vision Transformers”被Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems（NeurIPS 2023）录用。
NeurIPS，全称神经信息处理系统大会，是机器学习方向国际上公认的三大顶级会议之一，代表着当今人工智能研究的最高水平。同时，该会议在中国计算机学会国际学术会议排名中为人工智能领域的A类会议。
文章提出了MG-ViT，一种用于压缩加速ViT的多粒度框架，该框架由单粒度推理阶段（SGIS）和多粒度推理阶段（MGIS）组成。图像会首先在SGIS中进行轻量级的分类推理，如果分类结果置信度足够，推理将会立即终止并输出分类结果；否则图像将进入MGIS中，被分割为head、middle、tail具有多种信息粒度的patch，被再次输入到ViT中进行推理。在MGIS的ViT中还集成了即插即用的精简模块，该模块利用三支决策机制和token的融合-匹配方法进一步减少token数量以实现该框架进一步加速推理的能力。在ImageNet数据集中，以DeiT-S和LV-ViT-S作为骨干网络，在性能没有损失的情况下，可以分别降低47%和56%的FLOPs。
