Using the wireless radio to transfer data is potentially one of your app's most
原创
2023-02-16 16:19:25
69阅读
1. 摘要 作者介绍了一种计算非常高效的 CNN 结构称之为 ShuffleNet，它是专门为计算资源非常有限的移动设备设计的。 这种新的结构主要用到了两种操作：分组点卷积（pointwise group convolution ）和通道打乱（channel shuffle），这可以极大降低计算代价
原创
2021-07-31 17:58:27
575阅读
1. 摘要 作者介绍了一种计算非常高效的 CNN 结构称之为 ShuffleNet，它是专门为计算资源非常有限的移动设备设计的。 这种新的结构主要用到了两种操作：分组点卷积（pointwise group convolution ）和通道打乱（channel shuffle），这可以极大降低计算代价
原创
2021-06-10 14:41:30
372阅读
论文地址：摘要：倒残差块是目前移动网络体系结构设计的主流。它通过引入两
翻译
2023-04-07 10:38:52
729阅读
Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming Zhuang Liu1∗ Jianguo Li2 Zhiqiang Shen3 Gao Huang4 Shoumeng Yan2 Changshui Zhang1 1
原创
2022-05-02 09:52:48
661阅读
1. 摘要在许多现实应用中，深度神经网络的部署由于其高额的计算成本变得很困难。在这篇论文中，我们提出了一种新
原创
2021-12-15 17:28:52
579阅读
1. 介绍 论文：https://arxiv.org/abs/1908.09791 GitHub：https://github.com/mit-han-lab/once-for-all 早期的NAS算法大都是针对某一个具体的硬件平台做模型搜索。换句话说，对于新的平台则需要重新搜索，这样既耗时又耗资源
原创
2021-07-25 14:14:45
666阅读
《Effective Java》是 Java 领域的经典之作，其影响力不亚于《Think in Java》。它是每个 Java 开发者的必读书籍，值得多次阅读品味，并不断实践其中的经验技巧。两年前读过此书，当时自身技术水平并不算高，对于其中的原则不求甚解。现在重温以前的笔记，加上这两年的编程经验，竟然有种豁然开朗的感觉。 「书读百遍，其义自见。」古人说得有道理啊。这里简单介绍几条开发中经常用到的技
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2023-05-31 20:29:35
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论文成果：可以将LeNet-5和AlexNet中的参数数量分别压缩108倍和17.7倍，而且不损失精度。(a)代表的是文章提出的动态网络手术，(b)代表的是Song H
原创
2021-12-15 09:47:05
151阅读
论文成果：可以将LeNet-5和AlexNet中的参数数量分别压缩108倍和17.7倍，而且不损失精度。(a)代表的是文章提出的动态网络手术，(b)代表的是Song Han等人提出的网络压缩的方法。以AlexNet为例，(b)需要4800K以上的迭代才能获得一个合理的压缩率(9×)，而(a)只需要700K次迭代就可以得到一个明显更好的结果(17.7×)。文章中提出了一种新的网络压缩方法，称为动态网
原创
2022-01-11 15:28:07
129阅读
摘要:我们解决了在许多设备和资源限制（尤其是在边缘设备）上进行有效推理的挑战性问题。常规方法要么手动设计，要么使用神经体系结构搜索（NAS）来找到专门的神经网络，并针对每种情况从头开始对其进行训练，这在计算上是禁止的（导致CO2排放量长达5辆汽车的使用寿命），因此无法扩展。在这项工作中，我们建议通过分离训练和搜索来训练一个支持所有人的（OFA）网络，以支持各种体系结构设置，以降低成本。通
原创
2021-09-06 18:00:07
467阅读
资源受限场景下的图像超分辨率（SR）需要平衡性能和延迟的轻量级模型。
目录说明动机贡献方法发现EagleEye剪枝算法实验实
原创
精选
2023-04-07 10:41:47
389阅读
Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）paper：https://arxiv.org/abs/2006.11239整个扩散模型非常的简单，下面我所用的完整代码已经上传到“资源”了 ★★★：十分钟读懂Diffusion：图解Diffusion扩散模型 - 知乎一、简易版通过代码和有一定基础的直接阅读网络训练目标论文的源代码采用Unet实
因此，受此启发，作者重新考虑了 MobileNetv2 中的 Inverted Residual Block 和 Transformer 中的 MHSA/FFN 模块，归纳抽象出一个交互。
原创
2024-08-07 10:54:03
163阅读
在当今的计算技术环境中，“efficient diffusion”问题显得尤为重要。这个问题关系到信息传播的效率和资源利用的有效性。研发人员和技术团队需要不断努力来提升他们系统的传播效率，以达到更优的应用效果。
> 用户反馈：“我们的系统在负载高峰期表现不佳，信息扩散速度慢，导致用户体验受到影响。”
为了解决这个问题，我们需要深入分析相关的参数，并找出最佳的调试和优化策略。
### 参数解析
这里是针对YOLOv5的半监督目标检测实现Efficient Teacher包含一篇论文(https://arxiv.org/pdf/2302.07577.pdf)和一套开成具有良好泛化性能目标检测器的训练。
原创
2024-08-02 12:28:54
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随着最大的人工智能研究会议(NeurIPS 2022)即将到来，我们进入了2022年的最后阶段。让我们回顾一下人工智能世界最近发生了什么。在介绍推荐论文之前，先说一个很有意思的项目：img-to-music:想象图像听起来是什么样的模型! https://huggingface.co/spaces/fffiloni/img-to-music。有兴趣的可以看看。下面我们开始介绍10篇推荐的
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2024-05-06 13:28:22
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