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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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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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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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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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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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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本文全面概述了深度神经网络的压缩方法，主要可分为参数修剪与共享、低秩分解、迁移/压缩卷积滤波器和知识精炼，论文对每一类方法的性能、相关应用、优势和缺陷等方面进行了独到分析。 研究背景 在神经网络方面，早在上个世纪末，Yann LeCun 等人已经使用神经网络成功识别了邮件上的手写邮编。至于深度学习的概念是由 Geoffrey Hinton 等人首次提出，而在 201
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2024-01-18 13:25:06
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深度学习模型压缩模型压缩是指在可接受的精度下尽可能的减少模型计算量和参数。模型压缩有剪枝、量化、知识蒸馏等方法。剪枝网络剪枝是模型压缩使用较为普遍的一种方法。主要通过减少网络参数、降低结构复杂度来增强网络泛化性能和避免过拟合，以此得到更轻量、高效的应用模型。按剪枝细粒度可将剪枝分为卷积核剪枝、单个权重剪枝、隐藏层剪枝等方法。虽然剪枝方法很多，但思想也大同小异，每种剪枝方法都会面对怎样判断冗余参数的
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2023-12-06 15:27:40
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作者：嵌入式视觉 。我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。前端压缩，是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、轻量级网络（紧凑的模型结构设计）以及滤波
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2023-12-06 20:30:39
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1.系统模型 ，Decoder三部分网络，encoder是对图片进行初步编码，以及得到图片的特征图，作为后续importantance map部分的输入，Decoder是解码部分，恢复原始图片。 2.proxy function Encoder网络的输出的编码都是在（0,1）区间内，但是要将编码转换为
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2024-08-21 09:38:27
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## Java Zip深度压缩
在开发过程中，我们经常需要压缩和解压缩文件，以便节省存储空间和便于传输。Java提供了ZipOutputStream和ZipInputStream类来实现文件的压缩和解压缩操作。但有时候，我们可能需要对文件进行深度压缩，即将文件夹及其中的所有子文件夹和文件都进行压缩处理。本文将介绍如何使用Java对文件夹进行深度压缩。
### 深度压缩流程
下面是深度压缩的流
原创
2024-04-05 05:18:48
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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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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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compressive sensing（CS） 又称 compressived sensing ，compressived sample，大意是在采集信号的时候（模拟到数字），同时完成对信号压缩之意。中文的翻译成“压缩感知”，意思变得至少不太好理解了。数码相机镜头收集了大量的数据，然后再压缩，压缩时丢弃掉90%的数据。如果有CS，如果你的照相机收集了如此多的数据只是为了随后的删除，那么为什么不一开
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2024-05-27 07:47:48
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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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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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