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表 2 ：FLOPs Loss 的影响 。
ImageNet-1K 实验
研究者在 ImageNet-1K 上进行大规模实验 ， 发现 DR-ResNet-50 减少了 10% 的 FLOPs ， 性能提升 1.4% ， 如下表 3 所示 。
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表 3 ：ResNet-50 和 ResNet-101 在 ImageNet-1K 上的结果 。
与其他方法的结果比较见下表 4 。
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表 4：和其他模型压缩方法的比较 。
为了验证所提出的动态分辨率机制的作用 ， 研究者对比了 DR-ResNet-50 和随机选择机制的性能 ， 见下表 5 。
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表 5：动态分辨率与随机分辨率对比。
下图 3 展示了实际情况下测速 ， 表明该方法比 ResNet-50 优越 。
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图 3：准确率和 Latency 对比 。
下表 6 则将骨干模型从 ResNet 扩展到了 MobileNet ， 并展示了其有效性 。
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表 6：MoblieNet V2 结果 。
下图 4 展示了 DRNet 的预测结果可视化 ， 可以看到 ， 视觉上更难识别的图像往往被预测为使用更高的分辨率 ， 反之则是更低的分辨率 。
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图 4：图片可视化结果 。
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