人數基本沒有,其作為IR工具,很少有人拿他來訓練。。。。量化資料雖然多,但基本都是跑一個分類模型,至於檢測的量化少之又少。 ...
目標檢測輕量化壓縮 目標檢測難點概述 目標檢測是計算機視覺中一個重要問題,在行人跟蹤 車牌識別 無人駕駛等領域都具有重要的研究價值。近年來,隨着深度學習對圖像分類准確度的大幅度提高,基於深度學習的目標檢測算法逐漸成為主流。 自 年以來,目標檢測框架分為two stage 和 one stage 兩大類,前者以經典方法 Faster R CNN 為代表,后者以 YOLO 和 SSD 為主要框架。近年 ...
2020-04-22 07:32 0 1410 推薦指數:
人數基本沒有,其作為IR工具,很少有人拿他來訓練。。。。量化資料雖然多,但基本都是跑一個分類模型,至於檢測的量化少之又少。 ...
從事建築行業也有一段時間,知道了整個建築建設的大概流程:初設、設計、施工交付到后期運營,信息化有個關鍵技術就是模型的輕量化。 我們的BIM設計人員主要使用Revit 進行三維設計,這里主要是分享基於revit的輕量化實現。實現路徑很曲折,先后從uintiy 轉到webgl的threejs. ...
1. 輕量化網絡 參考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071 Mobilenet v1核心是把卷積拆分為Depthwise+Pointwise兩部分。 圖5 為了解釋Mobilenet,假設有 的輸入,同時有 個 的卷積。如果設置 ...
十歲的小男孩 本文為終端移植的一個小章節。 目錄 引言 論文 A. MobileNets B. ShuffleNet C. Squeezenet ...
深度學習模型輕量化(上) 移動端模型必須滿足模型尺寸小、計算復雜度低、電池耗電量低、下發更新部署靈活等條件。 模型壓縮和加速是兩個不同的話題,有時候壓縮並不一定能帶來加速的效果,有時候又是相輔相成的。壓縮重點在於減少網絡參數量,加速則側重在降低計算復雜度、提升並行能力等。模型壓縮和加 ...
自 2012 年 AlexNet 以來,卷積神經網絡在圖像分類、目標檢測、語義分割等領域獲得廣泛應用。隨着性能要求越來越高,AlexNet 已經無法滿足大家的需求,於是乎各路大牛紛紛提出性能更優越的 CNN 網絡,如 VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet ...
最近項目中用到了簡單的簡繁轉換,如果用OpenCC太重了,於是搜到了 zhconv 這個庫。 zhconv 提供基於 MediaWiki 詞匯表的最大正向匹配簡繁轉換,Python 2, 3 ...
本文首發於個人博客(https://blog.zhangchi.fun/) 在進行框架的選型時,經常會聽到“***框架太重了”之類的聲音,比如“Abp太重了,不適合我們...”。事實上,A ...