目录一 简介1 剪枝和量化2 NNI二 安装NNI三 剪枝四 量化一 简介1 剪枝和量化将神经网络部署在计算资源匮乏或具有严格延迟要求的设备上的时候，需要先对模型进行压缩处理。模型压缩后，模型大小会变小，在不会显著降低模型性能的情况下，能够加速模型的训练/推理。模型压缩技术分类：剪枝（Pruning）和量化（Quantization）。(1) 剪枝方法探索模型权重中的冗余， 并尝试删除/修剪冗余和
ADC转换包括采样、保持、量化、编码 4个步骤。其中，量化是指将信号的连续取值近似为有限多个离散值的过程。我们会发现量化的过程存在一个天生的缺陷，那就是离散的数字信号无法完整的对应每一个连续的模拟电压。以最简单的 1bit ADC（即比较器）为例，把所有高于阈值的电压都量化为 1，把所有低于阈值的信号都量化为 0。假设阈值为
量化模型（Quantized Model）是一种模型加速（Model Acceleration）方法的总称，包括二值化网络（Binary Network）、三值化网络（Ternary Network），深度压缩（Deep Compression）等。鉴于网上关于量化模型的不多，而且比较零散，本文将结合 TensorLayer 来讲解各类量化模型，并讨论一下我们过去遇到的各种坑。文章最后会
转载
2024-08-28 13:47:05
307阅读
文章目录MagicMind 依赖示例C++ 编程模型sample_ops/sample_add 算子操作混合精度部署多模型部署单模型多实例部署多卡部署最佳实践1、性能指标吞吐率延时工具 mm_run性能优化2内存工具Profiler工具3性能和精度差异说明 MagicMind 依赖 MM 是将训练好的模型转换成统一计算图表示，附带有优化、部署能力。示例/usr/local/neuware/sam
今天MNN更新了新的工具包---CNN网络量化工具(quantization)，作者也第一时间进行了测试。提升的效果还是很可观的，量化前的CNN网络大小约为5.7M，在rk3399（android-8.1）的inference速度约为45ms。使用MNN提供的quantization工具进行量化后，模型大小减少为1.5M，在rk3399中的inference速度为29ms。其使用的流程非常友好，首
转载
2024-06-26 10:56:58
215阅读
KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法的实现原理及模型参数解析KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。KNN算法的关键：(1) 样本的所有
转载
2024-10-25 11:43:58
224阅读
1，概述 模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术，而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路。模型量化基本可以分为两种：post training quantizated和quantization aware training。在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现接口。 对于量化用现在常见的min-max方式可以用公式概括为： $r = S (q - Z)$
转载
2024-04-30 19:20:02
289阅读
1.请直接去学习大佬们的文章：章小龙的：Int8量化-介绍（一）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58182172Int8量化-python实现以及代码分析（二）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58208691虫叔的：Int8量化-ncnn社区Int8重构之路（三）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61451372In
转载
2024-05-20 21:59:59
392阅读
文章目录1 RKNN介绍1.1 简介1.2 RKNN-Toolkit1.3 环境依赖2 NPU开发简介2.1 NPU特性2.2 开发流程2.3 NPU驱动说明3 RKNN SDK4 Rock-X SDK 快捷AI组件库 1 RKNN介绍1.1 简介 Rockchip板载AI芯片，内置高能效NPU，拥有强劲算力，支持多种AI框架和AI应用开发SDK，易于开发，拥有面向AI应用的丰富接口，便于扩
转载
2024-03-18 09:04:29
485阅读
1、基本概念量化就是将浮点型实数量化为整型数（FP32->INT8)反量化就是将整型数转化为浮点型实数（INT8->FP32）2、量化操作比如有一个FP32的浮点型数字x=5.234，将这个数变为整型。这个数字乘以一个量化系统s，比如s=100，那么量化后的值，然后对这个数字进行四舍五入(round操作)整型INT8的范围是[-128,127]，无符号INT8的范围也才[0,255]。
Onnx模型转化DLC模型简介在snpe平台上，将onnx模型转换为dlc模型目录snpe平台介绍snpe平台与onnx配置onnx模型转换dlc模型量化关于1.38版本SNPE部署时遇到的问题snpe平台介绍移步官网 详细信息snpe平台与onnx配置注: 我本地的SNPE版本是snpe-1.38.0.qnx，以下的配置操作皆以此版本为基础。其他版本配置操作可能存在异同。 另外，ONNX文件的生
1.AD转换器基础合集 （1）量化及量化误差ADC量化误差 将模拟量转换成数字量有两个步骤：采样和量化。 左上图中，当ADC在零输入时，输出代码是零(000)。随着输入电压朝着Vref/8 增加，误差也会增加，因为输入不再是零，但输出代码仍然为零。当输入电压达到Vref/8 时，输出代码从000 变为001，此时输出准确地代表了输入电压，量化误差减小为零。随着输入电压超过Vref/8，误差再次增加
话说3级的PM已经非常厉害了，但仍然处于定性阶段。如何才能不动声色的跟BOSS过招？PM 4级就是让数字变成你的嘴巴，开启项目管理的量化大门。因此，4级PM的工作重心（详见上一篇文章中的表格），也会逐渐转变。对应的四类工作，总结起来变化如下： 开发类：保持3级，适当深化项目管理类：在量化的项目质量与绩效目标的要求下，识别关键过程，借助统计学的基线与模型，策划与监控关键项目过程支撑与协作类
不可量化的价值
陈能技2007-8-30
有位读者这样写道：“我最近管理一个QA组。就像许多测试组织一样，我们需要证明我们存在的价值。管理者经常问的一个问题就是：‘你的团队贡献了什么东西？’就像其他很多事情一样，我需要用定量的数据来说话。”
把我们自己调整成衡量我们的表现的角色是我们面临的问题。虽
转载
2024-10-24 12:28:27
37阅读
K-Means聚类最重要的应用之一是非结构数据(图像，声音)上的矢量化(VQ)。非结构化数据往往占用大量的储存空间，文件本身也会比较大，运算非常缓慢，我们希望能够在保证数据质量的前提下，尽量地缩小非结构化数据的大小，或者简化非结构化数据的结构。矢量量化就可以帮助我们实现这个目的。KMeans聚类的矢量量化本质是一种降维运用，但它与特征选择或PCA的降维思路不同，特征选择的降维是直接选取对模型贡献大
GitHub - HankYe/PAGCP: PAGCP for the compression of YOLOv51 2.教师网络生成的软标签（soft labels）是一种相对于硬标签（one-hot编码的离散标签）而言的一种概率分布形式。在深度学习中，使用软标签的一个主要优势在于它提供了更为丰富的信息，有助于训练更复杂、泛化能力更强的模型。以下是一些使用软标签的常见情境和优势：知识
True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵敏度（sensitivity） ：&nb
转载
2024-10-20 10:41:54
28阅读
即使目标检测在过去几年开始成熟，竞争依然很激烈。如下图所示，YOLOv4声称拥有最先进的精度，同时保持高处理速度。在TeslaV100上，Yolov4在MS CoCo实现了43.5%的准确率（65.7% AP50）,并且在该精度下达到了约65FPS的速度。在目标检测中，检测精度不再是“圣杯”，我们希望模型能够平稳的在边缘设备上运行。如何用低成本的硬件对输入视频进行实时处理也变得非常重要。阅读YOL
转载
2024-07-15 05:54:45
111阅读
关于RKNN RKNN 是Rockchip npu 平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。Rockchip 提供了完整了模型转换 Python 工具，方便用户将自主研发的算法模型转换成 RKNN 模型，同时 Rockchip 也提供了C/C++和Python API 接口。
RKNN
转载
2024-05-21 15:24:31
1164阅读
1评论
K近邻法(KNN)介绍1．近邻法是基本且简单的分类与回归方法。近邻法的基本做法是：对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的个最近邻训练实例点，然后利用这个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。2．近邻模型对应于基于训练数据集对特征空间的一个划分。近邻法中，当训练集、距离度量、值及分类决策规则确定后，其结果唯一确定。3．近邻法三要素：距离度量、值的选择和分类决策规则。常用的距离度量是
