[开源]Large Small Net (LSNet)：受人类视觉系统启发的轻量级视觉模型新突破

清华大学智能图形学与几何计算实验室（THU-MIG）在GitHub上开源了名为Large Small Net（LSNet）的新型轻量级视觉模型家族。该模型创新性地借鉴了人类视觉系统的动态异尺度处理能力（"See Large, Focus Small"机制），通过引入全新设计的卷积核结构，在多个视觉任务中实现了精度与效率的SOTA平衡。LSNet的核心突破在于其独特的跨尺度特征处理架构，能够像人眼一样同时捕捉全局场景和局部细节特征，这种生物启发的设计理念为计算机视觉模型的轻量化提供了新范式。实验表明，该模型在ImageNet分类、COCO目标检测等基准测试中，以仅1/3的参数量达到与主流模型相当的精度，特别适合移动端和边缘计算场景应用。