基于paddleslim对检测模型MobileNet-YOLOv3进行剪枝训练
原创
2021-10-23 09:39:43
872阅读
近年来主流的模型压缩方法包括：数值量化（Data Quantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Model sparsification，也叫模型剪枝 Model Pruning），知识蒸馏（Knowledge Distillation）， 轻量化网络设计（Lightweight Network Design）和 张量分解（Tensor Decomposition）。
其中模型剪枝是一种应用非常广的模型压缩方法，其可以直接减少模型中的参数量。本文会对模型剪枝的定义、发展历程、分类以及算法原理进行详细的介绍。
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原创
2023-02-22 03:02:58
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模型压缩为什么需要模型压缩量化剪枝蒸馏模型压缩为什么需要模型压缩深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或者参数冗余
原创
2022-11-01 17:44:49
557阅读
近年来主流的模型压缩方法包括：数值量化（Data Quantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Model sparsification，也叫模型剪枝 Model Pruning），知识蒸馏（Know
原创
2023-09-18 14:49:49
406阅读
在开发机器学习应用程序时，有效利用服务器端和设备上的计算资源非常重要。为了支持在服务器和边缘设备上更高效的部署，
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2024-04-01 13:22:45
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PyTorch框架提供了一个方便好用的trick：开启半精度。直接可以加快前，即放到model..
原创
2022-11-10 10:08:50
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# 如何实现 Java 模型边缘部署压缩剪枝
## 1. 流程概述
首先，让我们通过以下步骤来实现 Java 模型的边缘部署、压缩和剪枝：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1 | 准备模型数据集 |
| 2 | 构建模型
原创
2024-06-03 05:28:29
26阅读
要看MobileNet先看Xception。Xception是inception V3的改进，具体是引入了深度可分卷积结构 将传统的卷积操作分成两步，假设原来是3*3的卷积，那么depthwise separable convolution就是先用M个3*3卷积核一对一卷积输入的M个feature
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2019-05-28 16:33:00
86阅读
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1. 下载源码 git clone https://github.com/chuanqi305/MobileNetv2-SSDLite2.从 tensorflow 下载 MobileNetv2-SSDLite 的 tensorflow 模型到 ssdlite/ 路径，并解压。cd MobileNetv2-SSDLite/ssdlite/ wget http://download.tensorflo
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2023-05-31 00:18:20
283阅读
利用keras实现MobileNet，并以mnist数据集作为一个小例子进行识别。使用的环境是:tensorflow-gpu 2.0,python=3.7 , GTX-2070的GPU1.导入数据首先是导入两行魔法命令，可以多行显示.%config InteractiveShell.ast_node_interactivity="all"
%pprint加载keras中自带的mnist数据imp
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2023-05-30 10:01:23
139阅读
本篇博客将介绍轻量型网络MobileNet V1以及 V2版本的亮点。
原创
2021-12-23 16:27:37
154阅读
总结一下ShuffleNet相比MobileNet在网络结构上的改进。先讲讲MobileNet。MobileNet是一种轻量级网络，其运行方式决定其在CPU和GPU上运行速度的差距比普通卷积神经网络要小，因为其读取非连续内存的次数相比普通神经网络要小。为什么呢？因为MobileNet中的3X3卷积的输入是一张来自上一层的feature map，而非来自上一层的全部feature map。举个例子，
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2023-05-24 15:13:31
110阅读
一、基本论述MobileNet v3发表于2019年，该v3版本结合了v1的深度可分离卷积、v2的Inverted Residuals和Linear Bottleneck、SE模块，利用NAS（神经结构搜索）来搜索网络的配置和参数。mobilenet-v3提供了两个版本，分别为mobilenet-v3 large 以及mobilenet-v3 small，分别适用于对资源不同要求的情况，论文中提到
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2024-01-08 16:49:50
207阅读
题意： 给你一个n*m的格子，然后给你一个起点，让你遍历所有的垃圾，就是终点不唯一，问你最小路径是多少？思路： 水题，方法比较多，最省事的就是直接就一个BFS状态压缩暴搜就行了，时间复杂度20...
原创
2022-07-20 17:05:25
32阅读
题意： 给你一个n*m的格子，然后给你一个起点，让你遍历所有的垃圾，就是终点不唯一，问你最小路径是多少？ 思路： 水题，方法比较多，最省事的就是直接就一个BFS状态压缩暴搜就行了，时间复杂度20*20*1024的，完全可以接受，但是...
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2015-02-06 17:05:00
83阅读
2评论
引言卷积神经网络（CNN）已经普遍应用在计算机视觉领域，并且已经取得了不错的效果。图1为近几年来CNN在ImageNet竞赛的表现，可以看到为了追求分类准确度，模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。图1 CNN在ImageNet上的表现（来源：CVPR2017）然而，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型是难以被应用的。
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2024-06-29 07:37:04
100阅读
摘要我们提出了一类用于移动和嵌入式视觉应用的高效模型，称为MobileNets。MobileNet基
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2023-04-07 14:00:55
257阅读
# 如何实现“pytorch mobilenet”
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[加载预训练的mobilenet模型]
B --> C[调整模型结构]
C --> D[训练模型]
D --> E[评估模型]
E --> F[使用模型进行预测]
```
## 二、详细步骤
### 1.
原创
2024-06-06 05:36:40
35阅读
nection或者filter进行裁剪来减少模型的冗余。同样也分为regular和irregula
原创
2023-01-16 09:04:25
385阅读
