近年来，深度学习在计算机视觉领域已经占据主导地位，不论是在图像识别还是超分辨重现上，深度学习已成为图片研究的重要技术，但它们的能力并不仅限于这些任务；现在深度学习技术已进入图片压缩领域。下面就说说神经网络在图像压缩领域的应用。当前主要图片压缩算法说到图像压缩算法，目前市面上影响力比较大的图片压缩技术是WebP和BPGWebP：谷歌在2010年推出的一款可以同时提供有损压缩和无损压缩的图片文件格式，
主要介绍模型压缩的必要性，以及常用的模型压缩方法：张量分解，模型剪枝，模型量化。
一、背景 深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。 为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型
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2023-09-18 08:23:15
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文章目录前言一、环境搭建二、代码拉取三、数据集准备四、模型准备五、开始压缩六、结果对比1、体积对比：2、推理速度（3080Ti下未开trt）七、错误解决总结 前言当我们利用深度学习训练出我们的模型之后，下一步会做什么呢？无疑是去测试我们的模型，精度达到标准既可发布上线，那发布之后我们会发现的问题是->推理时间慢，那我们该怎么做呢？以下几个思路可供借鉴，这里以yolov5为例：更改网络为轻量
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2023-11-30 23:13:23
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深度学习近几年非常火，网络不断涌现，从AlexNet,GoogleNet,VggNet到ResNet,DenseNet,这些网络不断地提升各大分类比赛，识别比赛的精度，因此研究者们又开始着手于深度学习的实际应用，试图将深度学习算法能够应用在手机，嵌入式等移动设备和终端设备中。我本人之前也在思考：卷积神经网络固然在图像，计算机视觉等方面大显神通，但是它们参数量之大，占用大量内存，消耗大量资源和电量，
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2024-06-23 14:19:49
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目录目的BaselineHyperpriorJointProposedModelVAE(变分自动编码器)极大似然估计EM算法VAEGaussianConditional(GSM)EntropyBottleneck损失函数KL散度交叉熵交叉熵与softmaxKL散度率失真GaussianConditional(GMM？)context_predictionNLAICNLNNLAM3D Masked
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2024-08-05 09:16:09
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压缩感知（压缩传感，Compressive Sensing）理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论，由D. Donoho(美国科学院院士)、E. Candes(Ridgelet, Curvelet创始人)及华裔科学家T. Tao(2006年菲尔兹奖获得者)等人提出，自诞生之日起便极大地吸引了相关研究人员的关注。网站http://dsp.rice.edu/cs上可以获取大量相关的论文。
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2024-08-20 22:16:22
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一、什么是模型压缩？ 模型压缩的目标是保证模型预测效果的前提下，尽可能地降低模型的大小二、为什么要进行模型压缩？1. 模型压缩后，模型很小，进行推断的运算量小，利于在移动端部署。
2. 诸如Bert等深度学习的参数太多了，模型太大了，消耗的计算资源过多，进一步加大了深度学习爱好者们的“贫富差距”，不够和谐。以Bert-large为例，训练一次需要64G显存的google TPU，按照每小时6.5
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2023-12-22 15:56:06
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加速 BERT 模型有多少种方法？从架构优化、模型压缩到模型蒸馏最新进展详解！https://cloud.tencent.com/developer/article/1530674
原创
2021-06-29 10:35:54
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# 深度学习模型压缩：让AI更轻巧
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。然而，这些模型往往需要大量的计算资源和存储空间，限制了它们在移动设备和边缘计算场景中的应用。为了解决这个问题，模型压缩技术应运而生，旨在减少模型的参数量和计算复杂度，同时保持模型性能。本文将介绍几种常见的模型压缩方法，并提供代码示例。
## 1. 知识蒸馏（Knowled
原创
2024-07-23 09:43:26
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# 深度学习图像压缩入门指南
在本篇文章中，我们将为刚入行的小白图像处理新手提供详细指导，帮助你实现基于深度学习的图像压缩。我们将通过一系列步骤介绍整个过程，并提供相关代码示例，以便你理解。
## 处理流程
我们将使用以下表格清晰列出整个流程步骤：
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
|------|----------
原创
2024-10-08 05:49:46
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# 深度学习中的压缩感知：从入门到实现
## 引言
在现代计算机视觉和信号处理领域，**压缩感知**（Compressed Sensing, CS）是一种新的数据采集和处理方法。结合**深度学习**的强大表示能力，压缩感知可以被用来增强图像复原和数据重建的效果。本文将逐步引导你实现一个简单的深度学习压缩感知流程。
## 流程概述
为了实现深度学习压缩感知，以下是整个过程的步骤概述：
|
对于复杂问题建模时，深度学习模型在容纳更多参数的情况下，效果一般更好，但是模型占内存大，预测时间长的，往往限制其在小型或普通配制的硬件上使用。一般使用模型压缩方法给模型减肥。
原创
2022-10-03 02:29:14
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# 实现mask深度学习压缩的流程
## 1. 准备数据
在开始实现mask深度学习压缩之前，我们首先需要准备数据集。这里我们假设你已经准备好了包含训练图像和对应mask标注的数据集。
## 2. 搭建深度学习模型
我们可以使用常见的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来搭建我们的模型。这里我们以TensorFlow为例。
首先，我们需要导入所需的库：
```python
原创
2023-07-14 08:12:34
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# 压缩感知深度学习：原理与应用
## 引言
在机器学习与信号处理领域，压缩感知（Compressed Sensing, CS）和深度学习（Deep Learning, DL）正日益受到关注。压缩感知通过对信号进行稀疏采样，能够以较低的采样率重构高维信号。结合深度学习的强大能力，两者的结合产生了新的研究和应用方向。本文将介绍压缩感知深度学习的基本原理，并结合代码示例展示相关技术的实现。
##
在深度学习的快速发展中，图片压缩这一任务正在受到越来越多的关注。使用深度学习算法进行图片压缩，可以大幅度减少存储占用和传输带宽。本文将详细说明如何构建一个基于深度学习的图片压缩解决方案，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证、以及故障排查的方面。
## 环境预检
首先，我们需要确认我们的系统环境满足要求。以下是系统要求的基本信息：
| 项目 | 规格
2018年6月14日，图鸭与论智联合举办了一场线上公开课深度学习之视频图像压缩。讲师为周雷博士，图鸭科技深度学习算法研究员。以下为论智整理的听课笔记。因水平有限，难免有错漏不当之处，仅供参考。传统图像与视频压缩技术首先，我们简单回顾下传统图像与视频压缩技术。JPEG以下为JPEG编解码流程示意图。 从上图我们可以看到，图像数据编码过程如下：离散余弦变换。简单来说，离散余弦变换是一种矩阵运算。经过离
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2024-02-05 19:46:13
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1.before目前深度网络模型压缩方法主要有以下几个方向：更精细的模型设计：SqueezeNet、MobileNet等模型裁剪：队训练好的模型找到一种评价手段，剔除不重要的 connections 和 filrers核稀疏： 训练过程中对权重更新进行诱导，让其稀疏。使用稀疏矩阵在硬件上效果不明显2.基于核稀疏方法核的稀疏分为 regular 和 irregular ，regular 稀疏后，裁剪
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2023-09-07 10:39:34
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DEEP COMPRESSION主要流程：pruning（剪枝）trained quantization（量化训练）Huffman coding（霍夫曼编码）首先通过学习重要的连接来修剪网络；接下来，量化权重以实施权重共享；最后，应用霍夫曼编码。实际效果可以将AlexNet 无准确率损失压缩35倍，240MB到6.9MB，VGG-16压缩49倍，552MB到11.3MB。 Network Prun
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2023-09-01 08:42:25
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现如今深度学习的模型可以说的上是天花乱坠，各种新奇的模型可以
原创
2023-06-08 17:45:18
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去年下半年做一个鬼成像的项目，我负责“压缩感知”这一块，研究生的师妹就是做压缩感知的，一直想了解一下，可是一直没有机会，借着这个项目把压缩感知看了一下，整理一些文档。 从公开发表论文的情况看，国内外学者在信号稀疏表示、测量矩阵设计和信号重构算法方面都取得了一些重要成果，这为后续的CS(压缩感知)研究和实际系统的设计实现提供了基础和保障。但总体上说，对于CS理论和应用的研究仍处于起步阶段，
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2023-10-24 14:32:38
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