The Code of Pruning Filters For Efficient ConvNets 1. 代码参考 https://github.com/tyui592/Pruning_filters_for_efficient_convnets 其中主要是用VGG来进行 ...
论文地址:https: arxiv.org abs . 主要思想 这篇文章主要讲了对filters的裁剪,裁剪方法是计算L 范数,然后裁剪掉较少的,多少取决于加速比。 实现效果 VGG 加速 ResNet 加速 具体实现 对于每一个kernel matrix按列绝对值求和 对求和结果排序 裁剪掉m个filters 对应内核矩阵的列 ,以及对应的输出 Xi 层中 ,它又是下一层的输入,所以也得去掉对 ...
2017-10-09 17:28 0 3960 推荐指数:
The Code of Pruning Filters For Efficient ConvNets 1. 代码参考 https://github.com/tyui592/Pruning_filters_for_efficient_convnets 其中主要是用VGG来进行 ...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1707.06168 代码地址:https://github.com/yihui-he/channel-pruning 采用方法 这篇文章主要讲诉了采用裁剪信道(channel pruning)的方法实现深度网络的加速 ...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2105.15203 1 引言 文章提出了一种基于transformer的语义分割网络,不同于ViT模型,SegFormer使用一种分层特征表示的方法,每个transformer层的输出特征尺寸逐层递减,通过这种方式捕获不同尺度的特征信息 ...
前言 这篇论文主要讲的是知识图谱正确率的评估,将知识图谱的正确率定义为知识图谱中三元组表述正确的比例。如果要计算知识图谱的正确率,可以用人力一一标注是否正确,计算比例。但是实际上,知识图谱往往很大,不可能耗费这么多的人力去标注,所以一般使用抽样检测的方法。这就好像调查一批商品合格率一样,不可能 ...
概要 MSRA在目标检测方向Beyond Regular Grid的方向上越走越远,又一篇大作推出,相比前作DCN v1在COCO上直接涨了超过5个点,简直不要太疯狂。文章的主要内容可大致归纳如下: ...
这是CVPR 2019的一篇oral。 预备知识点:Geometric median 几何中位数 \begin{equation}\underset{y \in \mathbb{R}^{n}}{\ ...
针对目前点云分割存在速度慢、显存需求大的问题,该文提出以一种高效率学习的方法。从论文的结果来看,该文不仅在计算时间和计算资源上大幅缩减,分割效果也是达到甚至超过了SOTA。 采样 大规模点云处理的一个挑战在于如何快速且有效地进行采样,从而加速应用所需的时间和计算资源 ...
paper: ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation code: PyTorch Abstract ERFNet可以看作是对ResNet结构的又一改变,同时也是 ...