乘积量化 1。简介 乘积量化(PQ)算法是和VLAD算法是由法国INRIA实验室一同提出来的,为的是加快图像的检索速度,所以它是一种检索算法,在矢量量化(Vector Quantization,VQ)的基础上发展而来,虽然PQ不算是新算法,但是这种思想还是挺有用处的,本文没有添加公式 ...
一些量化 quantization 技巧 深度神经网络压缩 Deep Compression 为了进一步压缩网络,考虑让若干个权值共享同一个权值,需要存储的数据量也大大减少。 采用kmeans算法来将权值进行聚类,在每一个类中,所有的权值共享该类的聚类质心, 最终存储一个码书和索引表。 .对权值聚类 采用kmeans聚类算法,通过优化所有类内元素,到聚类中心的差距 within cluster s ...
2021-10-04 06:24 0 136 推荐指数:
乘积量化 1。简介 乘积量化(PQ)算法是和VLAD算法是由法国INRIA实验室一同提出来的,为的是加快图像的检索速度,所以它是一种检索算法,在矢量量化(Vector Quantization,VQ)的基础上发展而来,虽然PQ不算是新算法,但是这种思想还是挺有用处的,本文没有添加公式 ...
更改文件夹的显示名称 在要修改的文件夹下创建desktop.ini,在文件中输入: 在CMD中输入命令: 返回上层目录,输入命令: ...
什么?你说这些东西没用? 那你就大错特错了。WC考过的东西怎么可能没用 NTT时加法取模用 会比 快 \(20\%\)(我的写法),减法同理。 开O2之后FFT会比不开快 ...
一、介绍 1、量化就是把信号的连续取值映射成多个离散的幅值的过程,实现了信号取值多对一的映射。 2、残差数据进过变换之后,变换系数具有较大的取值范围,量化可以有效减小信号的取值范围,进而获得更好的压缩效果,量化是造成失真的根本原因 二、衡量失真的三种准则 ...
(本文首发于公众号,没事来逛逛) 前面介绍了一些后训练量化的基本方法,从这篇文章开始我们来学习一些高阶操作。 首先登场的是高通提出的一篇论文:Data-Free Quantization Through Weight Equalization and Bias Correction。之所以介绍 ...
如上图,深度学习有3个基本的步骤: 1) 定义函数,即选择建立神经网络 2) 建立一个标准,判断第一步得到的函数或者网络好不好,相当于损失函数,误差越小,则该函数或网络越好 3) 选择误 ...
一些常用技巧总结: Tweak模式 快速查找函数用法 显示与输入中文注释 代码快速对齐 批量添加注释符 Tweak模式 Tweak模式是非常有用的功能,自3.0版本后,它就正式整合到Processing中。 程序中图像元素的大小、比例、角度等,都由具体的参数 ...
修改图的内容 通过修改各种监听方法中得到的part内部的结构data等 或者直接遍历 myDiagram.model.nodeDataArray myDiagram.model.link ...