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
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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# 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
轻量化网络1. ShuffleNet1.1 ShuffleNet v11.2 ShuffleNet v22. OSNet3. GhostNet 轻量化网络模型的 核心是在 保持精度的前提下，从 模型大小和 推理速度两方面 综合对网络进行 轻量化改造，使深度学习网络模型更容易部署在移动端或嵌入式设备。以下详细介绍轻量化网络模型ShuffleNetv1/v2，OSNet，GhostNet： 1.
## 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
# 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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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
随着物联网和移动设备的普及，边缘计算已成为当前信息技术领域的热门话题。为了满足这一需求，越来越多的企业开始探索使用容器化技术来打造轻量级的K8s发行版。这种发行版可以更加灵活地部署在物理边缘，提供更快速、更稳定的服务。在这篇文章中，我们将介绍一款史上最轻量的K8s发行版，它采用了最新的技术，可以更好地满足边缘计算的需求。这款发行版不仅体积小巧，而且非常稳定，可以在各种复杂的环境中运行。下面我们就来
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
提示：本系列笔记全部存在于
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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
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
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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导言新的CNN网络的提出，提高了模型的学习能力但同时也带来了学习效率的降低的问题（主要体现在模型的存储问题和模型进行预测的速度问题），这使得模型的轻量化逐渐得到重视。轻量化模型设计主要思想在于设计更高效的“网络计算方式”（尤其针对卷积方式），从而不损失网络性能的前提下，减少网络计算的参数。本文主要介绍其中的一种——MobileNet[1]（顾名思义，是能够在移动端使用的网络模型）。深度可分离卷积M
YOLOv5是一个基于深度学习的目标检测算法，是YOLO系列算法的最新版本。YOLO是You Only Look Once的缩写，意味着只需要一次前向传递就可以完成目标检测任务，因此具有非常快的检测速度和较高的精度。相比于YOLOv4，YOLOv5在多个方面进行了改进和优化，包括更快的训练速度、更高的精度、更小的模型体积等。以下是YOLOv5的一些特点：更快的训练速度YOLOv5采
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
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
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
