ICCV2019 | 港科大、清华与旷视提出基于元学习的自动化神经网络通道剪枝网络 / 开普饭

" 记录一下去年12月份实验室的一个工作:模型的剪枝压缩,虽然模型是基于yolov3的魔改,但是剪枝的对象还是CBL层(即Conv Layer + BN Layer + LeakyReLU ...

AI研习图书馆,发现不一样的精彩世界论文解读华为诺亚方舟实验室提出的新型端侧神经网络架构GhostNet,在同样精度条件下,模型速度和计算量均少于此前SOTA算法,值得一看.GhostNet论文已 ...

重磅干货,第一时间送达 AI算法与图像处理考研逆袭985,非科班跨行AI,目前从事计算机视觉的工业和商业相关应用的工作.分享最新最前沿的科技,共同分享宝贵的资源资料,这里有机器学习,计算机视觉,Py ...

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 ...

模型剪枝属于模型优化中的重要技术之一,经过了研究人员多年的研究,工业界也开始有一些实践,那么当前有哪些可用的模型剪枝工具呢? 作者&编辑 | 言有三 1 Tensorflow TensorFl ...

由于BERT参数众多,模型庞大,推理速度较慢,在一些实时性要求较高.计算资源受限的场景,其应用会受到限制.因此,讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下,对BERT进行模型压缩,是一个非常有现实意义 ...

GiantPandaCV导语卷积神经网络架构设计,又指backbone设计,主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率,深度,每一层宽度,拓扑结构等细节.公开 ...

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 ...

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 ...

加入极市专业CV交流群,与6000+来自腾讯,华为,百度,北大,清华,中科院等名企名校视觉开发者互动交流!更有机会与李开复老师等大牛群内互动! 同时提供每月大咖直播分享.真实项目需求对接.干货资讯汇总 ...

作者简介 CW,广东深圳人,毕业于中山大学(SYSU)数据科学与计算机学院,毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群(TEG)从事Devops工作,期间在AI LAB实习过,实操过道路交通元 ...

计算机视觉研究院专栏作者:Edison_G 在具有有限计算能力和存储器资源的移动设备上运行卷积神经网络(CNN)模型的日益增长的需求促进了对有效模型设计的研究公众号ID|ComputerVisio ...

大家好,这是专栏<AI不惑境>的第九篇文章,讲述模型剪枝相关的内容. 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考.如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造的过程,那么 ...

本文首发于龙鹏的知乎专栏<深度学习模型训练经验与代码剖析>https://zhuanlan.zhihu.com/p/34455109 00 引言现在很多的图像算法都是离线计算的,而学术界 ...

ICCV2019 | 港科大、清华与旷视提出基于元学习的自动化神经网络通道剪枝网络