The Code of Pruning Filters For Efficient ConvNets 1. 代碼參考 https://github.com/tyui592/Pruning_filters_for_efficient_convnets 其中主要是用VGG來進行 ...
論文地址:https: arxiv.org abs . 主要思想 這篇文章主要講了對filters的裁剪,裁剪方法是計算L 范數,然后裁剪掉較少的,多少取決於加速比。 實現效果 VGG 加速 ResNet 加速 具體實現 對於每一個kernel matrix按列絕對值求和 對求和結果排序 裁剪掉m個filters 對應內核矩陣的列 ,以及對應的輸出 Xi 層中 ,它又是下一層的輸入,所以也得去掉對 ...
2017-10-09 17:28 0 3960 推薦指數:
The Code of Pruning Filters For Efficient ConvNets 1. 代碼參考 https://github.com/tyui592/Pruning_filters_for_efficient_convnets 其中主要是用VGG來進行 ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/1707.06168 代碼地址:https://github.com/yihui-he/channel-pruning 采用方法 這篇文章主要講訴了采用裁剪信道(channel pruning)的方法實現深度網絡的加速 ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/2105.15203 1 引言 文章提出了一種基於transformer的語義分割網絡,不同於ViT模型,SegFormer使用一種分層特征表示的方法,每個transformer層的輸出特征尺寸逐層遞減,通過這種方式捕獲不同尺度的特征信息 ...
前言 這篇論文主要講的是知識圖譜正確率的評估,將知識圖譜的正確率定義為知識圖譜中三元組表述正確的比例。如果要計算知識圖譜的正確率,可以用人力一一標注是否正確,計算比例。但是實際上,知識圖譜往往很大,不可能耗費這么多的人力去標注,所以一般使用抽樣檢測的方法。這就好像調查一批商品合格率一樣,不可能 ...
概要 MSRA在目標檢測方向Beyond Regular Grid的方向上越走越遠,又一篇大作推出,相比前作DCN v1在COCO上直接漲了超過5個點,簡直不要太瘋狂。文章的主要內容可大致歸納如下: ...
這是CVPR 2019的一篇oral。 預備知識點:Geometric median 幾何中位數 \begin{equation}\underset{y \in \mathbb{R}^{n}}{\ ...
針對目前點雲分割存在速度慢、顯存需求大的問題,該文提出以一種高效率學習的方法。從論文的結果來看,該文不僅在計算時間和計算資源上大幅縮減,分割效果也是達到甚至超過了SOTA。 采樣 大規模點雲處理的一個挑戰在於如何快速且有效地進行采樣,從而加速應用所需的時間和計算資源 ...
paper: ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation code: PyTorch Abstract ERFNet可以看作是對ResNet結構的又一改變,同時也是 ...