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 ...
原文：（轉發）深度學習模型壓縮與加速理論與實戰（一）：模型剪枝
深度學習模型壓縮與加速理論與實戰 一 ：模型剪枝 : : Source: https: blog.csdn.net wlx article details Code:https: github.com lixiangwang model prune yolov 其他文獻： SlimYOLOv : Narrower, Faster and Better for Real Time UAV Appli ...
2021-06-23 16:00 0 190 推薦指數：
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