原文:深度學習 - 圖片編碼壓縮實踐

圖片編碼實踐 對圖片編碼的作用有很多: 極大降低圖片的存儲空間,相當於對圖片壓縮 方便計算圖片與圖片之間的計算,這方面應用就很多了,比如相關圖片搜索等 非機器學習方法 非機器學習的方法有 感知哈希算法 Perceptual hash algorithm ,它的作用是對每張圖片生成一個 指紋 fingerprint 字符串,然后比較不同圖片的指紋。結果越接近,就說明圖片越相似。由於生成的是 為 編碼 ...

2020-02-28 17:07 0 664 推薦指數:

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深度學習模型壓縮-知識蒸餾工程實踐

學生模型以較少的參數學習老師的分布,在老師的知道下獲得性能提升,可以作為模型壓縮的一種思路,示例代碼如下: 模型分析對比,可以看到在有老師知道下的學生模型student_kd在acc和loss的表現上比單純自己訓練的要好的多 ...

Sun Mar 01 01:23:00 CST 2020 6 1064
深度學習】模型壓縮

通常我們訓練出的模型都比較大,將這些模型部署到例如手機、機器人等移動設備上時比較困難。模型壓縮(model compression)可以將大模型壓縮成小模型,壓縮后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。這篇文章總結了幾種常用的模型壓縮方法:網絡裁剪(network pruning)、知識蒸餾 ...

Sat Jun 13 06:31:00 CST 2020 0 1718
深度學習之模型壓縮

一、背景 深度學習讓計算機視覺任務的性能到達了一個前所未有的高度。但,復雜模型的同時,帶來了高額的存儲空間、計算資源消耗,使其很難落實到各個硬件平台。 為了解決這些問題,壓縮模型以最大限度地減小模型對於計算空間和時間的消耗。 二、理論基礎 必要性:目前主流的網絡 ...

Fri Nov 29 23:11:00 CST 2019 0 1181
深度學習模型壓縮與加速

  深度神經網絡在人工智能的應用中,包括語音識別、計算機視覺、自然語言處理等各方面,在取得巨大成功的同時,這些深度神經網絡需要巨大的計算開銷和內存開銷,嚴重阻礙了資源受限下的使用。模型壓縮是對已經訓練好的深度模型進行精簡,進而得到一個輕量且准確率相當的網絡,壓縮后的網絡具有更小的結構和更少的參數 ...

Wed Jun 02 19:53:00 CST 2021 0 3500
深度學習模型壓縮與加速

簡介 將深度學習模型應用於自動駕駛的感知任務上,模型預測結果的准確性和實時性是兩個重要指標。一方面,為了確保准確可靠的感知結果,我們會希望選擇多個准確性盡可能高的模型並行執行,從而在完成多種感知任務的同時,提供一定的冗余度,但這不可避免的意味着更高的計算量和資源消耗。另一方面,為了確保車輛 ...

Wed Aug 14 04:06:00 CST 2019 0 648
移動前端—圖片壓縮上傳實踐

   此前有同事跟我聊過關於移動端用canvas壓縮圖片后再上傳的功能,最近有了點空閑時間,所以就實踐了一下。demo效果鏈接在文章底部貼出。   在做移動端圖片上傳的時候,用戶傳的都是手機本地圖片,而本地圖片一般都相對比較大,拿iphone6來說,平時拍很多圖片都是一兩M的,如果直接這樣上傳 ...

Sat Jun 27 21:45:00 CST 2015 40 24134
深度學習學習率調節實踐

偏置神經元,並與下一層完全相連。 當一個ANN包含一個很深的隱藏層時,它被稱為深度神經網絡(DNN)。 ...

Thu Aug 27 05:45:00 CST 2020 0 552
深度學習進行圖像壓縮 by ch

論文連接:https://arxiv.org/abs/1703.10553 1.系統模型 系統主要包括Encoder,Importantce map,Decoder三部分網絡,encoder是對圖片進行初步編碼,以及得到圖片的特征圖,作為后續importantance ...

Wed Sep 11 00:02:00 CST 2019 0 779
 
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