【模型压缩】深度卷积网络的剪枝和加速（含完整代码） / 开普饭

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文是FAIR的恺明团队针对自监督学习+Transformer的一篇实证研究.针对Transformer在自监督学习框架中存在的训练不稳定问题 ...

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台极市导读 winning tickets相比于原网络,稀疏子网络的参数量与复杂度要低许多,但推理精度基本相当.今天这篇文章将会详细介绍彩票假设的原理及其泛化性能. &g ...

03 这是深度学习模型解读第3篇,本篇我们将介绍GoogLeNet v1到v3. 李健武汉大学硕士,研究方向为机器学习与计算机视觉作者 | 李健(微信号:lijian05170517) 编辑 | ...

尽管目标检测新算法层出不穷,但在实际工程项目中不少52CV群友还是念着YOLOv3的好.将其部署到边缘设备等时,模型剪枝是非常有必要的,毕竟有原始模型有239M的参数,剪枝后往往也能提速不少. 比如之 ...

机器阅读理解最大的挑战就是回答需要外部先验知识的问题,文本将使用Bert模型来完成C3(中文多项选择题). C3数据集一共有13369篇文章和19577个问题,其中的60%用是训练集,20%是开发集, ...

导读:近年来,BERT 系列模型成了应用最广的预训练语言模型,随着模型性能的提升,其参数规模不断增大,推理速度也急剧提升,导致原始模型必须部署在高端的GPU 显卡上,甚至部分模型需要多块显卡才能正常运 ...

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台极市导读结构重参数化技术是一种很巧妙的让模型同时具备"简单"的架构和"优秀"的参数的方法.本文介绍了两篇来自清华大学丁贵广老师 ...

无人机因为硬件计算能力较弱,要在其上实现实时的目标检测,需要算法参数量小.占用内存少.推断时间短.常见的算法往往难以直接应用. 一种比较直接的做法是对模型进行剪枝,尽量减少模型卷积层不必要的通道. 今 ...

前言在前面几篇文章中小糖豆为大家讲解了yolo系列算法的演变.俗话说,光说不练假把式.接下来小糖豆将带领大家从零开始,亲自动手实现yolov3的训练与预测. 本教程说明: 需要读者已经基本了解pyt ...

如果要在实际应用中部署目标检测,你会想到哪项算法? 在52CV目标检测交流群里,被提及最多的,恐怕就是YOLOv3了. 虽然新出的一些算法号称"完胜""吊打"某 ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/1911.05248 项目链接:https://github.com/google-research/google-researc ...

【模型压缩】深度卷积网络的剪枝和加速（含完整代码）