Quantization 第4页

【论文分享】A White Paper on Neural Network Quantization【1】

前言本文主要是神经网络量化的基础知识，大部分内容是翻译，加粗部分关注一下。摘要神经网络以高计算成本取得前沿进展，因此将现有的网络集成到有严格的功率和计算要求的边缘设备需要降低神经网络推理的功率和延迟。神经网络量化是最有效的实现方法之一，但是它诱导的额外噪声会导致精度下降。本文介绍了SOTA算法（减轻量化噪声对网络性能的影响他同时保持低比特权值和激活），从硬件驱动的量化介绍开始，然后考虑了两类主要的

zoetu·2022-06-29 07:57

TensorRT主要功能简介

的功能文章目录TensorRT的功能1.C++andPythonAPIs2.TheProgrammingModel2.2.TheRuntimePhase3.Plugins4.TypesandPrecision5.Quantization6

扫地的小何尚·2022-06-12 07:38

DEGREE-QUANT: QUANTIZATION-AWARE TRAINING FOR GRAPH NEURAL NETWORKS

作者背景ShyamA.Tailor计算机科学与技术系,剑桥大学JavierFernandez-Marques计算机科学系,牛津大学NicholasD.Lane,计算机科学与技术系,剑桥大学&三星AI中心文章地址代码地址发表在ICLR2021文章内容似乎跟我平时接触的模型不太一样,GNN不太熟,文章主要针对GCN,GATandGIN这几类的模型.看不懂,算了,下一篇

Ruff_XY·2022-03-28 07:41

Dynamic Quantization PyTorch官方教程学习笔记

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文是PyTorch的教程DynamicQuantization—PyTorchTutorials1.11.0+cu102documentation的学习笔记。事实上由于我对该领域的不了解，本篇笔记基本上就是翻译+一点点我对其的理解。本文介绍如何用DynamicQuantization加速一个LSTM1模型的推理过程。DynamicQuantization减少了模

诸神缄默不语·2022-03-25 08:37

【论文考古】量化SGD QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradient Quantization and Encoding

D.Alistarh,D.Grubic,J.Li,R.Tomioka,andM.Vojnovic,“QSGD:Communication-EfficientSGDviaGradientQuantizationandEncoding,”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,vol.30,2017,Accessed:Jul.31,2021.[Onli

木坑·2022-03-08 19:00

Python图像处理之图像量化处理详解

目录一.图像量化处理原理二.图像量化实现三.图像量化等级对比四.K-Means聚类实现量化处理五.总结一.图像量化处理原理量化（Quantization）旨在将图像像素点对应亮度的连续变化区间转换为单个特定值的过程

·2022-02-07 11:15

tensorflow模型量化--实践

1、源码编译tensorflow,在文章：《VMware中ubuntu16源码安装tensorfow,支持cpu》2、编译量化bazelbuildtensorflow/tools/quantization

right_33cb·2022-02-07 05:41

pytorch动态量化函数torch.quantization.quantize_dynamic详解

pytorch提供torch.quantization.quantize_dynamic函数，对模型中的某些层进行量化文章目录pytorch提供torch.quantization.quantize_dynamic

皮皮宽·2022-02-04 16:03

量化感知训练QAT，quantization aware training

神经网络量化分为两类，一类是训练以后再量化，第二类是边训练边量化量化感知训练是神经网络常见的量化方式，可以模拟量化，量化的方式主要有常用的量化方式有PACT、Dorefa、LSQ等内容PACT：https://arxiv.org/abs/1805.06085v2Dorefa：(PDF)DoReFa-Net:TrainingLowBitwidthConvolutionalNeuralNetworks

九是否非随机的称呼·2021-12-04 16:32

【模型推理】谈谈模型量化组织方式

可以看到上述结构中既有quantization，也有dequantization，这些看起来很正常。注意看黄色框，是做了把两个量化层进行tf.add拼接的操作，

极智视界·2021-09-30 16:44

Post training 4-bit quantization of convolutional networks for rapid-deployment

一、摘要介绍了三种方法，用于CNN模型的超低比特量化（4bits）和比特数自动选择。AnalyticalClippingforIntegerQuantization（ACIQ），一种阶段阈值选择方法。Per-channelbitallocation，一种对featuremap各个channel实现不同比特量化的方法bias-correction，一种偏移修正方法，用以提高量化后的精度二Analyt

加油11dd23·2021-07-25 22:14

pytorch量化训练源码解读

获取quantization_config获取configquantization_config=torch.quantization.get_default_qat_qconfig("fbgemm")

sinat_41847662·2021-06-21 00:15

Towards Accurate Post-training Network Quantization via Bit-Split and Stitching

自动化所的一篇文章,文章地址,代码地址文章主要有两个创新点将量化后的weigths进行split,然后优化每一位bit,使得目标函数最小,得到每一位的bit后再将所有位的bit进行stitching在保证计算效率的前提下,可以对Activation使用per-channel的量化,论文中叫ErrorCompensatedActivationQuantization(ECAQ)下面针对这两条分别说明

X_Y·2021-06-10 14:42

模型量化论文阅读#1----综述：A Survey of Quantization Methods for Efficient Neural Network Inference

1.量化的基本概念A.问题设置和符号表示假设网络有L层，其每层的参数表示为：{W1,W2,…,WL}\left\{W_{1},W_{2},\ldots,W_{L}\right\}{W1,W2,…,WL}，用θ\thetaθ表示所有参数的集合，以监督学习问题为例，其目标函数为：L(θ)=1N∑i=1Nl(xi,yi;θ)（1）\mathcal{L}(\theta)=\frac{1}{N}\sum_{

羊藤枝·2021-05-20 16:35

每日查记单词<十二>

harddiskpartition硬盘分区DTP桌面印刷normalfile标准文件arithmeticunit运算器,运算部件lookup查阅,查找activemenu动作菜单descriptionblock描述块quantization

Dyua·2021-05-09 12:36

【网格压缩测评】MeshQuan、MeshOpt、Draco

目录介绍KHR_mesh_quantization和EXT_meshopt_compression用途、用法性能（压缩、加载、解析）可用（场景、范围）缺点猜想未来改进方向总结介绍GLTF的压缩，估计都知道

·2021-03-26 14:45

PyTorch 卷积与BatchNorm的融合（PyTorch官方）

前言:PyTorch已经支持MergeBN和量化目录0原理1MergeBN2Quantization3注意事项4结果5代码0原理这是链接1MergeBN由于PyTorch的动态图特性，所以没有办法简单的实现智能合并官方实现

graph builder·2021-01-14 10:09

模型量化（Model Quantization）

TensorflowModelQuantizationQuantizingdeepconvolutionalnetworksforefficientinference:Awhitepaper推理加速库：GEMMLOWP,IntelMKL-DNN,ARMCMSIS,QualcommSNPE,NvidiaTensorRT降低模型复杂度的方法->降低权重和激活输出的精度要求-----int8，int16

蜉蝣之羽，衣裳楚楚·2020-12-25 00:09

Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference笔记

#1提出问题：如何将复杂的CNNs成功部署到移动端等内存较小的设备中？【本篇中，中文的中括号里代表的是注释】解决方案主要分为两类：1.开发新的网络架构【exploitcomputationormemoryefficientoperations】【eg：MobileNetSqueezeNetShuffleNetDenseNet】2.量化CNN中的权重与激活函数，把原本fp32数据用更低位精度的数据表

木木阳·2020-12-16 12:55

python抓取图片数字_[Python图像处理] 三十.图像量化及采样处理万字详细总结（推荐）...

一.图像量化处理1.概述所谓量化（Quantization），就是将图像

weixin_39974400·2020-11-23 12:51

论文阅读——EasyQuant: Post-training Quantization via Scale Optimization via Scale Optimization

论文阅读——EasyQuant:Post-trainingQuantizationviaScaleOptimizationfromDeepGlintPaper:EasyQuant:Post-trainingQuantizationviaScaleOptimizationCode:EasyQuantAbstract8bit量化广泛用于深度神经网络推断阶段的加速，主要由两种量化方式：训练中量化和训练后

黄小米吖·2020-10-26 17:58

重训练量化（改进QAT）

原文链接：https://www.yuque.com/yahei/hey-yahei/quantization-retrain_improved_qat欢迎引用&转载，但烦请注明出处~QuantizeAwareTraining

hey-yahei·2020-09-21 19:01

模型压缩和知识蒸馏剪枝量化

模型压缩和知识蒸馏技术引言2模型压缩方法2.1distiller2.2prunning2.3quantization3框架分析3.1框架分析3.2compression案例分析3.1distiller参考引言模型压缩是工程部署一个重要的环节

邢源·2020-09-19 23:00

[x264/x265] Adaptive Quantization 使用指南与源码分析【待完善】

码率控制系列码率控制之ABR码率控制之ABR使用指南与分析码率控制之MBTree宏块树mbtree使用指南与源码分析x264源码解析：码率控制之mbtree——–x264_macroblock_treex264源码解析：lookahead之frametype—x264_slicetype_path(Viterbi算法)x264源码解析：lookahead之md/mv——x264_slicetype

yue_huang·2020-09-16 13:04

x264源码解析：码率控制之AQ - Adaptive Quantization

码率控制系列码率控制之ABR码率控制之ABR使用指南与分析码率控制之MBTree宏块树mbtree使用指南与源码分析x264源码解析：码率控制之mbtree——–x264_macroblock_treex264源码解析：lookahead之frametype—x264_slicetype_path(Viterbi算法)x264源码解析：lookahead之md/mv——x264_slicetype

yue_huang·2020-09-16 13:04

x264 自适应量化模式 (AQ Adaptive Quantization) 初探

什么是自适应量化自适应量化就是根据宏块的复杂度来调整每个宏块量化时的量化参数。看一下x264对于相应的参数说明aq-mode自适应量化模式(AdaptiveQuantizationMode)默认:1若关闭AQ，x264倾向于对低细节度的平滑区域使用过低码率，AQ可以更好把码率分配到各个宏块中.该选项改变AQ重新安排码率的幅度:0:禁止AQ1:允许AQ在整个视频中和帧内重新分配码率2:自方差AQ(实

火山之父·2020-09-16 10:35

TensorFlow Lite 采坑记（二）：Model quantization 模型量化

TensorFlowLite从入门到放弃精通前言为什么要做模型量化1.量化原理2.模型量化加速原理3.两种方法4.limitations5.Quantizationmodel和Floatmodel比较（数据请求中）前言从2012年AlexNet夺得当年ImageNet冠军开始，深度学习就开始呈爆破式发展，这个过程中迭代出很多优秀的深度学习代码框架，随着技术逐渐成熟，工业界对技术落地的需求越来越迫切

晓东xD·2020-09-16 07:09

学习对称形式的量化（Learning Symmetric Quantization）

"SYQ:LearningSymmetricQuantizationForEfficientDeepNeuralNetworks"这篇文章提出了基于梯度的对称量化（SYQ:LearningSymmetricQuantization）方法，可以设计高效率的二值化或三值化深度网络(1-bit或2-bit权重量化)，并在pixel-wise、row-wise或者layer-wise定义不同粒度的缩放因子

Law-Yao·2020-09-16 07:09

【TensorFlow】quantization量化

一、Question1:HowdoesTensorflowdoquantizationanddequantization?DetailsAccordingtotheblogpost“https://petewarden.com/2016/05/03/how-to-quantize-neural-networks-with-tensorflow/“*（重点！）*,Tensorflowquantize

mydear_11000·2020-09-16 07:05

tensorflow的量化方法——quatization-aware-training

2、post-training-quantization(我没做过)我

哈哈哈啊爱代码·2020-09-16 06:17

Post-training量化策略——without training or re-training

基于Pre-trained模型，采用Post-training量化策略，能够在一定程度上弥补量化精度损失，并且避免了相对耗时的quantization-waretraining或re-training过程

Law-Yao·2020-09-16 06:13

HEVC量化

量化(Quantization)是指将信号

dawnminghuang·2020-09-15 10:41

乘积量化（Product Quantization）

乘积量化1。简介乘积量化（PQ）算法是和VLAD算法是由法国INRIA实验室一同提出来的，为的是加快图像的检索速度，所以它是一种检索算法，在矢量量化（VectorQuantization，VQ）的基础上发展而来，虽然PQ不算是新算法，但是这种思想还是挺有用处的，本文没有添加公式。它原文中是接在VLAD算法后面，假设我们使用VLAD算法获得了1M的图像表达向量，向量的维度为D=128，则对于一幅查询

weixin_30550081·2020-09-13 16:28

PQ(product quantization) 算法---(二)

PQ（productquantization）算法：乘积量化，这里的乘积为笛卡尔积；从字面理解包括了两个过程特征的分组量化过程和类别的笛卡尔积过程。它属于ANN(approximatenearestneighbor)算法。与它相关的算法有E2LSH（EuclideanLocality-SensitiveHashing），KD-trees，K-means。假设有一个数据集：由n个D维向量组成（如：n

hairuiJY·2020-09-13 16:08

quantization product for nearest search

量化乘积方法过程：1.将D维向量集进行聚类，生成N个子集，以及每个子集的质心；2.将每个子集中的向量，转变为这个向量在这个类中的余量，即r(y)=y−qc(y)，可以理解成在高维空间中，质心坐标到y坐标的向量。3.将每个余量，分成m个子余量，对m个组的子余量再进行聚类，每组会得到mk个质心；4.最后可以得到一个三层的聚类树，第一层对向量进行聚类，第二层对向量的余量，划分成m组，第三层对每个组进行聚

AlonAzrael·2020-09-13 16:06

文章Product Quantization Tree (PQT)的理解

首先话不多说，贴上文章《EfficientLarge-scaleApproximateNearestNeighborSearchontheGPU》，点进去的是作者的个人主页，在里边找到这篇文章即可，最重要的是作者附带了源码哦(文章源码链接)。按照惯例，还是先说说相关知识，再详细介绍本文。相关知识最近邻检索的认识可以看看这个最近邻检索的简单综述。在基于内容的图像检索中，对于下面这样的一幅图片，我们首

lovego123·2020-09-13 15:51

图像检索之product quantization 算法解析

图像搜索首先需要提取图像的特征信息。由于全局信息具有不稳定性和敏感性，鲁棒性较差。所以现在一般都提取图像的局部信息，如SIFT，SUFT等。这样，一副图像就可以用许多特征点组成。每个特征点用一个向量表示，对于SIFT，SUFT，这个向量是128维的。在提取出特征向量之后。因为一般每幅图像都可以提取几百上千个特征点，为了方便图像匹配，一般还需要将这些特征向量聚合成一个向量，方便比较。当然，也不是所有

gswen·2020-09-13 15:48

最近邻搜索值乘积量化（Product Quantization）

转自：http://blog.csdn.net/CHIERYU/article/details/50321473和http://blog.csdn.net/CHIERYU/article/details/50347735简介ProductQuantizer是由Herv´eJ´egou等人2011年在IEEEE上发表的论文《ProductQuantizationforNearestNeighborS

勤劳的凌菲·2020-09-13 15:16

图像检索----迭代量化（Iterative Quantization）理解

一.目标数据集为：，每个样本为d维，每个样本为一个行向量。假设所有样本都是0均值的，即满足一下条件：通过c个函数把每个样本x映射到一个二进制超立方体的一个顶点上，其中是一个列向量。因此得到每个样本x在二进制超立方体上的二进制编码，编码长度c，用矩阵表示描述这个过程就是：其中sgn函数是对矩阵的元素级操作，得到的是同样大小的矩阵。ITQ的目标就是学习一个编码矩阵：。二.算法推导过程在应用ITQ算法之

悟道修炼中·2020-09-13 15:59

【图像检索】Product quantization for nearest neighbor search 阅读及理解

文章目录AbstractIntroductionBackground:Quantization,ProductQuantizer*A.Vectorquantization**B.Productquantizers

S大幕·2020-09-13 14:26

Quantization Mimic: Towards Very Tiny CNN for Object Detection

本文提出了一种使用量化后的教师网络进行知识蒸馏来得到性能较好的用于目标检测的学生量化网络。其框架如下：首先训练一个全精度的大型网络，然后在训练阶段对其和学生网络的特征图同时进行量化。用L2损失来定义两个网络的差距。

JachinMa·2020-09-12 02:21

Distiller: Preparing a Model for Quantization 量化自己的神经网络模型

本文是对Distiller官方文档PreparingaModelforQuantization的翻译。Background注意：如果只希望对所需的修改进行精简以确保模型在Distiller中正确量化，则可以跳过此部分，直接进入下一部分。Distiller提供了一种，可将“原始”的FP32PyTorch模型转换为对应量化模型（用于量化感知训练和训练后量化）的自动机制。该机制在PyTorch“modu

koberonaldo24·2020-09-11 21:43

量化参数 quantization parameter以及HEVC中QP详解

一、介绍1、量化就是把信号的连续取值映射成多个离散的幅值的过程，实现了信号取值多对一的映射。2、残差数据进过变换之后，变换系数具有较大的取值范围，量化可以有效减小信号的取值范围，进而获得更好的压缩效果，量化是造成失真的根本原因二、衡量失真的三种准则（分别有对应的公式）：1、均方差MSE2、信噪比SNR3、峰值信噪比PSNR三、HEVC可以使用的传统量化方法1、大概的公式：l=floor(c/Qst

liangjiubujiu·2020-09-11 01:30

LPQ（Local Phase Quantization ）局部相位量化

@author:Donald-Hu@theme:LPQ（LocalPhaseQuantization）局部相位量化@time:2016/8/9LPQ算法的matlab实现如下(代码引用自UNIVERSITYOFOULU,DEPARTMENTOFCOMPUTERSCIENCEANDANGINEERING)：functionLPQdesc=lpq(img,winSize,decorr,freqesti

Donald-Hu·2020-08-24 21:50

自然语言处理（NLP）：09 语言模型2-使用PyTorch搭建BiLSTM语言模型

关于语言模型：官网提供案例供参考https://pytorch.org/tutorials/advanced/dynamic_quantization_tutorial.html?

福利2020·2020-08-22 13:39

DAY6(Auto_quantization build&quantize)

Auto_quantizationbuild:ircontainsnet_propertyandop_listandweights_dictsavenetpropertyandoplistopattributesinitializedwiththeweight/bias/scale/shift/lutfromtheIR(???)infertheclassnumfromIRforwardparame

sinat_39296613·2020-08-22 03:12

ncnn之六：ncnn量化(post-training quantization)三部曲 - ncnnoptimize

1NetOptimize定义类NetOptimize用于优化网络结构classNetOptimize:publicncnn::Net{public://0=fp321=fp16intstorage_type;public:intfuse_batchnorm_scale();intfuse_convolution_batchnorm();intfuse_convolutiondepthwise_ba

mingo_敏·2020-08-21 16:29

矢量量化（Vector Quantization）

动机：在子空间中寻找代表矢量，用此代表矢量来代表子空间中的其它矢量，从而压缩了数据量，即连续矢量映射到了离散矢量上。Theinputvectoristhenreplacedbytheindexofthecodewordwiththesmallestdistortion.Therefore,adescriptionofthevectorquantizationprocessincludes:1.th

by21010·2020-08-20 05:40

XVID技术

多种编码模式：除了最原始单重估定码流压缩(1-passCBR)之外,XviD提供了包括:单重质量模式动态码流压缩、单重量化(Quantization)模式动态码流压缩、和包括外部控制和内部控制的两种双重

anjichan4261·2020-08-19 23:10

什么是H.264?

H.264是在MPEG-4技术的基础之上建立起来的，其编解码流程主要包括5个部分：帧间和帧内预测（Estimation）、变换（Transform）和反变换、量化（Quantization）和反量化、环路滤波

张乾坤·2020-08-19 22:01

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