一、PaddleLightModelPaddleLightMdel，其中包括经典的MobileNetV1-V3、PPLCNetV1-V2、SqueezeNetv2、ShuffleNet、MobileVit等轻量化模型以及自己复现的EdgeNeXt、Efficientnet-Lite、PeleeNet、VovNet等轻量化模型。二、PaddleLightModel已有模型介绍和对比SqueezeNe
# 深度学习轻量化模型
深度学习技术在近年来取得了巨大的发展，然而由于深度学习模型的复杂性和计算量大，导致在应用于移动设备等资源受限的环境中存在一定的困难。为了解决这一问题，研究人员开始关注如何设计轻量化的深度学习模型，既能在保持一定准确性的情况下减小模型的体积和计算开销，提高模型在移动设备上的执行效率。
## 轻量化模型的发展
在深度学习领域，轻量化模型的发展主要集中在以下几个方面：
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# 深度学习轻量化模型：提高效率与效果
随着深度学习技术的快速发展，模型的复杂性与应用场景的广泛性使得很多应用需求轻量化的深度学习模型。轻量化模型不仅能够提高推理速度，降低内存占用，而且对于移动设备和边缘计算设备尤为重要。
## 什么是轻量化模型
轻量化模型是指在保证模型性能的前提下，通过各种技术手段减少模型参数量和计算量的深度学习模型。常见的轻量化技术包括模型剪枝、知识蒸馏、量化等。
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## 深度学习 模型轻量化
随着深度学习技术的不断发展，深度学习模型的规模不断增大，导致模型在部署和运行时需要消耗大量的计算资源。为了解决这一问题，研究人员提出了深度学习模型轻量化的技术，旨在减小模型的体积和计算复杂度，提高模型在嵌入式设备和移动设备上的运行效率。
### 模型轻量化方法
在深度学习模型轻量化中，有几种常见的方法可以帮助减小模型的体积和计算复杂度，其中包括剪枝（pruning
Magicavoxel，一个轻量级体素编辑器，MagicaVoxel的渲染效果极为出色，自带的渲染工具，可以呈现不同的光线条件、光照度、明暗度和锐度。支持模型工程导出，功能非常强大。可用于PC和MAC。(下载地址http://t.cn/AiQoKd78) MagicaVoxel for mac软件介绍MagicaVoxel for mac是一个功能强大的8位体素编辑器，MagicaVo
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2023-08-20 18:22:05
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随着三维模型在工业设计、虚拟现实、游戏等领域的广泛应用，三维模型轻量化成为了一个非常重要的问题。三维模型轻量化是指在保证模型质量的前提下，减小模型文件的大小，以提高模型传输、存储和使用的效率。下面将介绍一些常用的三维模型轻量化方法。网格简化 网格简化是一种常用的三维模型轻量化方法。它通过减少网格中的顶点数、面数和数据量，达到减小三维模型文件大小的目的。网格简化的方法包括移除不必要的面、顶点合并、曲
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2023-06-05 10:39:28
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伴随着互联网的发展，越来越多的BIM用户希望在Web端直接浏览三维模型。传统的BIM应用程序都基于桌面客户端，且需要较高的计算机配置：高频CPU、大内存、独立显卡。在从桌面端走向Web端、移动端的过程中，由于受浏览器计算能力和内存限制等方面的影响，基于桌面的对模型的数据组织和消费方式必须做出相应调整，即需要更多的使用三维模型轻量化技术对模型进行深度处理。三维模型轻量化主要包括两个方面：模型轻量化显
大家好，我是小张同学，一个接触BIM有一段时间的人了，一直混迹在各大论坛学习的潜水党，收获众多。也很感慨与各种前辈们的无私奉献，在此也想分享一点自己一直以来的学习过程。如有理解不足或错误之处，请大家指点一下1、关于BIM的轻量化 首先
Introduction随着 ViT 的出现，Transformer 模型在计算机视觉领域遍地开花，一层激起一层浪。虽然精度很高，但被人广为诟病的依旧是它的效率问题，说人话就是这东西压根不好部署在移动端。随后，有许多研究人员提出了很多解决方案来加速注意力机制，例如早先苹果提出的 Mobile-Former 以及前段时间的 EdgeNeXt，均是针对移动端设计的。本文的思路也很简单，就是仿造 CNN
三维轻量化浏览器SView，是一款高性能的3D可视化应用软件。SView4.0版本后，可以直接读取主流三维CAD数据，突破CAD格式之间的技术鸿沟。SView提供三维模型的轻量化浏览、轻量化装配、虚拟漫游、协同会议、3D批注及注释、3D装配工艺仿真、CAVE（沉浸式仿真）、交互式电子技术手册制作（IETM）等功能。通过对CAD数模的轻量化处理，可完整保留PMI、产品BOM结构、属性等PLM核心内容
倾斜摄影三维模型轻量化展示关键技术 倾斜摄影是利用特殊的相机角度和高精度地面控制点，采用大量的航空、地面和手持摄影等多种方式进行拍摄，然后通过计算机处理得到的三维模型。这些三维模型通常包含大量的数据和细节，因此在展示时需要进行轻量化处理，以便于在不同平台和场景下展示。以下是倾斜摄影三维模型轻量化展示的几种常见方法：1、减少多边形数量减少模型中的多边形数量可以显著降低模型复杂度和数据量。可
模型加速之轻量化网络当前物体检测结构大都依赖使用卷积网络进行特征提取，即 Backbone，通常使用 VGGNet、ResNet 等优秀的基础网络，但是这些网络往往计算量巨大，依赖这些基础网络的检测算法很难达到实时运行的要求，尤其是在 ARM、FPGA以及 ASIC 等计算力有限的移动端硬件平台。因此如何将物体检测算法加速到满足工业应用要求，一直是关键性问题。轻量化设计: 从模型设计时采用一些轻量
PortainerPortainer 概述Portainer 是一个 Docker 可视化管理工具，为 Docker 提供状态提示面板、快速配置部署、数据卷管理等各种功能，基本上能满足中小型容器管理的需求。
我也感觉 Portainer 使用起来非常方便Portainer 版本Portainer 社区
深度学习模型轻量化（上） 移动端模型必须满足模型尺寸小、计算复杂度低、电池耗电量低、下发更新部署灵活等条件。 模型压缩和加速是两个不同的话题，有时候压缩并不一定能带来加速的效果，有时候又是相辅相成的。压缩重点在于减少网络参数量，加速则侧重在降低计算复杂度、提升并行能力等。模型压缩和加速可以从多个角度
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2020-05-16 06:47:00
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深度学习模型轻量化（下） 2.4 蒸馏 2.4.1 蒸馏流程 蒸馏本质是student对teacher的拟合，从teacher中汲取养分，学到知识，不仅仅可以用到模型压缩和加速中。蒸馏常见流程如下图所示 1. 老师和学生可以是不同的网络结构，比如BERT蒸馏到BiLSTM网络。但一般相似网络结构，蒸
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2020-05-16 06:52:00
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# 深度学习模型轻量化技术
深度学习模型的复杂性给其部署和应用带来了一定的挑战。大型模型需要庞大的计算资源和存储空间，而且在一些资源受限的设备上运行时往往效果不佳。因此，研究人员提出了一种称为深度学习模型轻量化技术的方法，通过对模型进行压缩和简化，以降低模型的复杂度和资源消耗，并在一定程度上保持模型的性能。
## 模型压缩
模型压缩是深度学习模型轻量化的关键步骤之一。在模型压缩过程中，研究人
倾斜摄影超大场景的三维模型轻量化处理常见的处理方法 对于倾斜摄影超大场景的三维模型轻量化处理，具体的方法和技术有很多种，以下是一些常见的方式：1、减少点云密度。在点云数据中，通常存在许多冗余的点，这些点既占用存储空间又浪费计算资源。因此，可以通过采样、滤波等方法减少点云密度，从而降低数据大小。2、降低纹理分辨率。高分辨率的纹理图像会导致较大的数据文件，因此可以通过降低纹理分辨率来减小数据
基于以上几点，Han等人提出了轻量化模型SqueezeNet，其性能与AlexNet相近，而模型参数仅有AlexNet的1/50。在本节将首先介绍SqueezeNet的模型结构，然后对该模型进行总结与分析。SqueezeNet网络结构 随着网络结构的逐渐加深，模型的性能有了大幅度提升，但这也增加了网络参数与前向计算的时间。SqueezeNet从网络结构优化的角度出发，使用了如下3点策略来减少
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2023-10-27 16:00:15
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提示：该项目参考于超级轻量标注工具 文章目录前言一、数据集特点二、标注工具介绍1.整体框架2.功能详解1.框架构造2.文件读取3.文件标注总结 前言最近实验室在做一个关于气体检测的项目，网上download的数据集很少，而自己合成的数据集又缺少真实性，所以需要自己拍摄视频，进行数据的手动标注。然而需要标注的数据拍摄好后大概有近一万张，如果使用labelme这样的标注软件标注估计要耗费大量的时间。l
随着深度学习技术渗透入越来越多领域，人工智能在边缘侧的大规模应用被提上日程。尤其这两年人工智能-计算机视觉方向在安全生产、工业质检、智能硬件等应用场景中在广泛应用，这些应用场景往往对性能及数据安全有苛刻的要求，故而在边缘计算、移动终端、嵌入式终端的产品落地也随之进入白热化阶段。终端落地很重要的两个指标依旧是推理时间和存储开销。网络模型压缩的需求越来越大，模型量化应运而生。本篇我们将探讨模型量化的概
