人数基本没有,其作为IR工具,很少有人拿他来训练。。。。量化资料虽然多,但基本都是跑一个分类模型,至于检测的量化少之又少。 ...
目标检测轻量化压缩 目标检测难点概述 目标检测是计算机视觉中一个重要问题,在行人跟踪 车牌识别 无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来,随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高,基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。 自 年以来,目标检测框架分为two stage 和 one stage 两大类,前者以经典方法 Faster R CNN 为代表,后者以 YOLO 和 SSD 为主要框架。近年 ...
2020-04-22 07:32 0 1410 推荐指数:
人数基本没有,其作为IR工具,很少有人拿他来训练。。。。量化资料虽然多,但基本都是跑一个分类模型,至于检测的量化少之又少。 ...
从事建筑行业也有一段时间,知道了整个建筑建设的大概流程:初设、设计、施工交付到后期运营,信息化有个关键技术就是模型的轻量化。 我们的BIM设计人员主要使用Revit 进行三维设计,这里主要是分享基于revit的轻量化实现。实现路径很曲折,先后从uintiy 转到webgl的threejs. ...
1. 轻量化网络 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071 Mobilenet v1核心是把卷积拆分为Depthwise+Pointwise两部分。 图5 为了解释Mobilenet,假设有 的输入,同时有 个 的卷积。如果设置 ...
十岁的小男孩 本文为终端移植的一个小章节。 目录 引言 论文 A. MobileNets B. ShuffleNet C. Squeezenet ...
深度学习模型轻量化(上) 移动端模型必须满足模型尺寸小、计算复杂度低、电池耗电量低、下发更新部署灵活等条件。 模型压缩和加速是两个不同的话题,有时候压缩并不一定能带来加速的效果,有时候又是相辅相成的。压缩重点在于减少网络参数量,加速则侧重在降低计算复杂度、提升并行能力等。模型压缩和加 ...
自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等领域获得广泛应用。随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 CNN 网络,如 VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet ...
最近项目中用到了简单的简繁转换,如果用OpenCC太重了,于是搜到了 zhconv 这个库。 zhconv 提供基于 MediaWiki 词汇表的最大正向匹配简繁转换,Python 2, 3 ...
本文首发于个人博客(https://blog.zhangchi.fun/) 在进行框架的选型时,经常会听到“***框架太重了”之类的声音,比如“Abp太重了,不适合我们...”。事实上,A ...