M_模型压缩第15页

模型压缩学习之路

【12.13】浙江大学罗浩1.深度学习模型部署困境:①移动设备:算不好②穿戴设备:算不了③数据中心:算不起2.模型压缩的性质：①必要性在许多网络结构中，如VGG-16网络，参数数量1亿3千多万，占用500MB

bu volcano·2022-03-24 02:19

图像差分隐私模型压缩

视觉密码基于视觉密码的图像隐私保护第一列为深度学习原模型参数第二列为从原模型参数随机选取的一部分参数第三列是通过第二列的参数预测的剩余的参数DeepCompression:CompressingDeepNeuralNetworkswithPruning然而，剪枝参数并不一定会带来计算时间的下降，因为大多数被移除的参数是来自全连接层，那里的计算开销比较小。基于敏感度的剪枝策略正是由于现有的深度学习模

铁锅炖笨鸽·2022-03-23 21:17

论文阅读：（2020版）A Survey on Contextual Embeddings 综述：上下文嵌入

1简介2目标词嵌入3上下文嵌入的预训练方法3.1通过语言建模进行无监督的预训练3.2监督目标4跨语言多语言上下文嵌入预训练5下游学习5.1下游使用上下文嵌入的方法5.2应对灾难性遗忘5.3多任务微调6模型压缩

南有芙蕖·2022-03-08 13:23

Bert/Transformer模型压缩与优化加速

前言Bert/Transformer结构及其变体，已成为自然语言处理(NLP)、语音识别(ASR)等领域的主流序列建模结构。并且，相比于卷积操作的局部特征提取能力、以及平移不变性，Self-Attention/Cross-Attention的全局Context信息编码或长时依赖建模能力，能够使图像/视觉模型具备更强的相关性建模能力（更好的全局视野）、与动态建模能力（领域或样本适应性）。因此在计算机

Law-Yao·2022-03-08 07:30

Yolov5更换backbone，与模型压缩（剪枝，量化，蒸馏）

项目地址（GitHub）：https://github.com/Ranking666/Yolov5-Processing~~~欢迎各位交流、star、fork、issues~~~项目介绍：本仓库是基于官方yolov5源码的基础上，进行的改进。目前支持更换yolov5的backbone主干网络为Ghostnet，以及采用eagleeye的剪枝方法支持对yolov5系列的剪枝。后续，将会添加更多更轻量

RANKING666·2022-03-07 07:28

Yolov5更换backbone，与模型压缩（剪枝，量化，蒸馏）续

项目介绍：本仓库是基于官方yolov5源码的基础上，进行的改进。新增支持更换yolov5的backbone主干网络为Efficientnetv2,shufflenetv2，具体网络模型实现可在model-->common.py中查看。后续，将会添加更多更轻量，更优秀的主干网络，比如swintranst等，其他剪枝方法，以及量化，蒸馏对于yolov5系列的支持。欢迎大家有问题，错误，想法都可以积极交

RANKING666·2022-03-07 07:28

深度学习模型加速方法

深度学习模型加速方法1.简介深度学习（DeepLearning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。

defenceVT·2022-03-07 07:52

模型压缩+编译器优化，使AI算法在移动端性能超越专用硬件

作者|王言治，美国东北大学电子与计算机工程系助理教授出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）近年来，机器学习(MachineLearning)领域的研究和发展可谓是与日俱新，各式各样与机器学习相关的研究成果与应用层出不穷（如图像识别，自动驾驶，语音识别等），机器学习能够处理的任务也愈发的复杂。但与此同时，新的问题也随之而来，机器学习模型变得更加庞大复杂，因实时性而对算力所产生的需求也远远超

我爱计算机视觉·2022-03-07 07:42

pytorch-模型压缩与剪枝

目录一、模型量化二、模型剪枝TensorRT简介和安装Pytorch模型转TensorRT实验pytorch模型加速方法：1、模型量化：半精度。2、模型剪枝：tensorrt一、模型量化PyTorch框架提供了一个方便好用的trick：开启半精度。直接可以加快运行速度、减少GPU占用，并且只有不明显的accuracy损失。之前做硬件加速的时候，尝试过多种精度的权重和偏置。在FPGA里用8位精度和1

DLANDML·2022-03-07 07:09

YoloV5 最强剪枝技术模型压缩,3ms推理的YoloV5mAP60

先看效果图：由于我们修改了model,没有加pretrain的模型,但是即便如此,3个epoch就到了68.9的mAP!前段时间受疫情的影响,公司希望开发一个口罩佩戴检测的应用,讲道理这很简单,我记得在年初的时候有一个团队就发布了这么一个模型,但我们尝试下来发现事情并没有那么简单,原因是:开源的模型根本没法用,只能做demo,实际场景下漏检非常严重;速度并不快.很多人说30FPS不就已经够了吗?公

AI视觉网奇·2022-03-07 07:39

yolov3模型压缩

SlimYOLOv3YOLOv3-model-pruningYOLOv3-complete-pruning因为我自己训练的yolov3模型是基于darknet的C语言版本训练的，生成的模型是.weights文件，一般模型压缩使用的都是

juluwangriyue·2022-03-07 07:39

基于pytorch的模型压缩和模型剪枝Model Prune示例

神经网络和卷积神经网络的模型剪枝ModelPrune1，神经网络和卷积神经网络模型剪枝方法。2，可指定剪枝率进行定向剪枝，并输出剪枝后参数统计和finetune。3，支持MLP,Lenet,Alexnet,VGG,GoogleNet系列,Resnet系列，MobileNet系列的剪枝。下载地址：下载地址#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8importtorchimpo

踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。·2022-03-07 07:34

基于YOLOv5模型压缩、模型量化、模型剪枝

基于YOLOv5模型压缩、模型量化、模型剪枝代码下载地址：下载地址Requirementspipinstall-rrequirements.txtPruningforYOLOsModelmAPmAP&

踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。·2022-03-07 07:52

轻量级神经网络：Xception、ShuffleNet、SkipNet、MobileNet、GhostNet、

参考文章：优秀的系列文章https://www.jianshu.com/u/4a95cf020626【模型压缩和加速】inception/mobilenet/squeezenet/shufflehttps

yiyayiya557·2022-03-01 07:13

轻量级深度学习网络——MobileNet & MobileNet v2

MobileNet的主要是在卷积核分解方面做文章，友情提示：MobileNet不是模型压缩技术，而是一种网络形式的优化。下面就进入我们今天的正题——MobileNet&

PRIS-SCMonkey·2022-03-01 07:09

轻量级神经网络总结（1）- SqueezeNet - Xception- MobileNet v1/v2 - ShuffleNet V1/V2 - MixNet

网络优化加速主要包含：1.设计轻量级的网络；2.网络模型压缩剪枝；3.其他的一些量化加速。

chenzy_hust·2022-03-01 07:08

模型压缩综述

一卷积神经网络压缩中的知识蒸馏技术综述1.目前卷积神经网络压缩和加速的方法主要有以下五种：网络剪枝、参数量化、低秩分解、轻量化网络设计、知识蒸馏。2.知识蒸馏技术与其他压缩方法的对比设计思想：知识蒸馏从充分发掘神经网络的性能潜力出发进行研究。作用位置：旨在实现使用层级浅、结构简单的神经网络发挥良好的性能。是否改动网络架构：相比于其他方法压缩出来的杂乱的结构，知识蒸馏可以选择任何一种网络结构整齐简洁

@少帅·2022-02-21 07:54

模型量化与压缩

1.https://blog.csdn.net/weixin_44474718/article/details/90900044（深度学习模型压缩与加速综述）2.https://www.cnblogs.com

wshuping0223·2022-02-18 16:24

深度学习_经典网络_SqueezeNet详解

（Squeezenet比AlexNet参数少50倍，再使用了deepcompression使得模型压缩至原来的510倍）SqueezeNet的核心指导思想是——在保证精度的同时使用最少的参数。

【WeThinkIn】的主理人·2022-02-15 07:59

模型压缩--知识蒸馏Knowledge Distilling

前言目前提高机器学习算法性能的方法几乎都用多模型ensamble，在计算上非常昂贵且难以部署，尤其是大型神经网络，比如bert。知识蒸馏就是希望用小型模型得到跟大型复杂模型一样的性能。人们普遍认为，用于训练的目标函数应尽可能地反映任务的真实目标。在训练过程中，往往以最优化训练集的准确率作为训练目标，但真实目标其实应该是最优化模型的泛化能力。显然如果能直接以提升模型的泛化能力为目标进行训练是最好的，

Johann_Liang·2022-02-14 21:44

（四十八：2021.09.09）《关于模型压缩和加速的调查【2017】》

《关于模型压缩和加速的调查（ASurveyofModelCompressionandAccelerationforDeepNeuralNetworks）》讲在前面摘要一、介绍二、参数修剪和量化A.量化和二值化

花卷汤圆·2022-02-14 07:59

shell脚本定时维护数据库 --- 2021-05-06

shell脚本代码如下(mysql_db_backup.sh)#数据库定时备份#备份路径BACKUP=/data/backup/db#获取当前时间作为文件名DATETIME=$(date+%Y_%m_%

一位先生_·2022-02-11 06:20

C++的static静态成员你有了解吗

#includeusingnamespacestd;classA{public:A(inta,intb):m_a(a),m_b(b){num+=m_

·2022-02-10 17:18

ai人工智能的本质和未来_人工智能的未来在于模型压缩

ai人工智能的本质和未来ThefuturelookstowardsrunningdeeplearningalgorithmsonmorecompactdevicesasanyimprovementsinthisspacemakeforbigleapsintheusabilityofAI.未来的趋势是在更紧凑的设备上运行深度学习算法，因为该领域的任何改进都将使AI的可用性取得重大飞跃。IfaRasp

weixin_26752765·2022-02-10 10:59

N2N Learning: Network To Network Compression via Policy Gradient Reinforcement Learning 笔记

N2NLearning:NetworkToNetworkCompressionviaPolicyGradientReinforcementLearning这篇论文是一篇关于使用增强学习算法来进行模型压缩的论文

Junr_0926·2022-02-07 11:36

阿里云PAI平台模型压缩技术落地淘宝直播双十一应用：一猜到底

简介：随着移动端应用的兴起，模型压缩作为深度学习模型实现轻量化部署的有效手段，备受关注。

阿里云开发者·2022-02-04 15:37

深度神经网络压缩与加速总结

深度神经网络压缩与加速综述1.深度神经网络压缩与加速的任务2.模型压缩与加速方法（1）参数剪枝（2）参数共享（3）低秩分解（4）紧性滤波设计（5）知识蒸馏3.深度神经网络压缩与加速算法相关工作（1）基于参数剪枝的深度神经网络压缩与加速

知识海洋里的咸鱼·2022-02-04 15:21

量化感知训练实践：实现精度无损的模型压缩和推理加速

简介：本文以近期流行的YOLOX[8]目标检测模型为例，介绍量化感知训练的原理流程，讨论如何实现精度无损的实践经验，并展示了量化后的模型能够做到精度不低于原始浮点模型，模型压缩4X、推理加速最高2.3X

·2021-12-24 15:02

模型压缩

模型蒸馏模型蒸馏属于模型压缩的一种方法，典型的Teacher-Student模型。Net-T(教师模型)：不做任何关于模型架构、参数量、是否集成的限制。输入X，输出Y对应的概率分布。

不会念经的木鱼仔·2021-12-10 13:31

【Var】代码变量命名规范

这些符号可以多个同时使用，顺序是先m_（成员变量），再指针，

Bogon·2021-12-06 17:01

NVIDIA TensorRT模型压缩加速原理

介绍TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现在已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理。目前的

Daisy丶·2021-11-28 16:00

2021科大讯飞非标准化疾病诉求的简单分诊挑战赛前三名队伍分享

1.1.1成员介绍1.1.2获奖经历1.2算法方案解析1.2.1赛题描述1.2.2评价指标1.2.3数据分析1.3算法模型1.3.1模型架构1.3.2Finetune1.4实验结果1.5模型优化1.5.1主流模型压缩方法

herosunly·2021-11-24 16:11

ClassMoney

student(){}voidInitStudent(charname[]);voidExpendMoney(floatmoney);staticvoidShowMoney();};floatstudent::m_

静786·2021-11-22 11:58

MobileNet

某厂实习生有的图转载csdn和知乎，仅作自己笔记，侵删一、解决什么问题目前模型受限的原因主要是模型的存储问题和模型进行预测的速度问题有两种常用的解决手段：模型结构设计和模型压缩。

qq_34751603·2021-11-14 22:01

CANN5.0黑科技解密 | 别眨眼！缩小隧道，让你的AI模型“身轻如燕”！

摘要：CANN作为释放昇腾硬件算力的关键平台，通过深耕先进的模型压缩技术，聚力打造AMCT模型压缩工具，在保证模型精度前提下，不遗余力地降低模型的存储空间和计算量。

华为云开发者社区·2021-11-03 20:00

bert 模型压缩原理

比较经典的压缩尺寸是12*768->6*384下面以classifiertask为例子，讲一下bert模型压缩的原理和实现.classifiertask的model的结构：BERT-->MLP-->cross_entropy_loss2

小小兰哈哈·2021-10-17 11:18

MATLAB 四点定球及三点定圆(完整代码)

哈哈哈看到一个很有意思的想法，顺手写了一下：怎样快速求圆形或球形的隐函数方程、中心、半径先从四点定球开始：四点定球实际上是看到李扬老师的视频哈哈哈求通过不共面四点M1(x1,y1,z1)M_{1}\left

slandarer·2021-10-05 16:01

解决tensorflow模型压缩的问题_踩坑无数,总算搞定

1.安装bazel，从github上下载linux版的.sh文件，然后安装2.从GitHub上下载最新的TensorFlow源码3.进入TensorFlow源码文件夹，输入命令bazelbuildtensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph这里会遇到各种坑，比如ERROR:/opt/tf/tensorflow-master/tensorflow

·2021-09-26 19:56

VEGA：诺亚AutoML高性能开源算法集简介

摘要：VEGA是华为诺亚方舟实验室自研的全流程AutoML算法集合，提供架构搜索、超参优化、数据增强、模型压缩等全流程机器学习自动化基础能力。

·2021-09-24 12:12

ICCV 2021 结果出炉！最全论文下载及分类汇总（更新中）

包含目标检测、图像分割、目标跟踪、医学影像、3D、模型压缩、图像处理、姿态估计、文本检测等多个方向，同时，我们将对优秀论文解读报道和技术直播，欢迎大家关注~由于编辑器的限制，最新版本的论文汇总请大家前往我们的

极市平台·2021-07-20 18:21

Network Compression

1.Awesome-model-compression-and-acceleration2.模型压缩总览：https://www.jianshu.com/p/e73851f32c9f模型压缩:#EfficientDNNshttps

顾北向南·2021-06-25 04:46

Linux OS下替换`rm`为`mv`, 防止文件误删

rm-fr*,这里提供一种方法替换Linux下的rm为mv,实现删除文件备份的功能操作方法在/root/.bashrc中添加如下内容functionrm_mv(){curr_date=$(date+%Y_%m_

hualong1009·2021-06-24 06:23

链接地址

utm_source=com.tencent.tim&utm_medium=social&utm_oi=697019945036296192模型压缩：https://zhuanlan.zhihu.com

顾北向南·2021-06-23 01:06

第十七章_模型压缩、加速及移动端部署

文章目录第十七章模型压缩及移动端部署17.1模型压缩理解17.2为什么需要模型压缩和加速？17.3模型压缩的必要性及可行性17.4目前有哪些深度学习模型压缩方法？

城市找·2021-06-13 17:16

《代码整洁之道》阅读笔记

避免使用编码，如使用匈牙利标记法（HN）、使用m_等成员前缀标明成员变量、使用标识标记是接口还是实现代码不应当让读者产生思维映射或联想（P2

零雁xy·2021-06-08 04:37

2019年顶级机器学习和深度学习研究论文和源码分享总结

本文考虑了三个阶段：模型压缩将数据从一种格式（比如RGB）转移到另一种格式（例如深度）将一组网

图像算法·2021-06-07 15:14

深度学习模型压缩算法综述（三）：知识蒸馏算法+实战

深度学习模型压缩算法综述（三）：知识蒸馏算法本文禁止转载项目地址：联系作者：知识蒸馏：分类模型训练目标：two-stage检测模型训练目标：基本思路：损失函数：one-stage检测模型训练目标：基本思路

BIT可达鸭·2021-05-31 21:50

深度学习模型压缩算法综述（二）：模型剪枝算法

深度学习模型压缩算法综述（二）：模型剪枝算法本文禁止转载联系作者：模型剪枝算法：L1(L2)NormFilterPruner：主要思想：修剪策略：微调策略：残差网络的处理：缺点：FPGMNormFilterPruner

BIT可达鸭·2021-05-31 17:45

深度学习模型压缩算法综述（一）：低比特模型量化算法

深度学习模型压缩算法（一）：低比特模型量化本文禁止转载联系作者：低比特量化动态离线量化：使用条件：预期结果：基本原理：精度损失：推理方式：缺点：静态离线量化：使用条件：预期结果：基本原理：基本流程：精度损失

BIT可达鸭·2021-05-31 16:42

Do Deep Nets Really Need to be Deep？

一、主要思想用一种模型压缩(ModelCompression)[2]的方法训练浅层网络来模仿深层网络,得到只有一个隐藏层的浅层网络。

snowhou·2021-05-09 03:35

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