原创
2021-10-14 17:34:53
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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，
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
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
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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打包压缩一、compress+[选项]+文件名 （默认删除原文件） -d 解压缩 -c 只是预览生成的内容，不删除原文件，需要配合 > 使用才能生成压缩文件compress -c file > file.Z 注意：只输入
原创
2018-02-06 09:45:11
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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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摘要在神经网络模型中，通过正则化或剪枝来诱导稀疏性是压缩网络的一种方法(量化是另一种方法)。稀疏神经网络具有速度快、体积小和能量大的优点...
原创
2021-09-07 10:18:08
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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
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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# 实现mask深度学习压缩的流程
## 1. 准备数据
在开始实现mask深度学习压缩之前，我们首先需要准备数据集。这里我们假设你已经准备好了包含训练图像和对应mask标注的数据集。
## 2. 搭建深度学习模型
我们可以使用常见的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来搭建我们的模型。这里我们以TensorFlow为例。
首先，我们需要导入所需的库：
```python
原创
2023-07-14 08:12:34
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链接文件：     硬链接：         ls -l第二段显示出的数字指文件被硬链接的次数；         特性：       
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精选
2014-01-05 16:39:07
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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，
矩阵的压缩存储矩阵压缩:指为多值相同的元素只分配一个存储空间对零元素不分配空间特殊矩阵的压缩存储对称矩阵定义：A[i][j] = A[j][i]开辟空间大小：n * n 个元素压缩至n*(n-1)/2个元素使用一维数组s[k]以行来存储对称矩阵A(i,j)的下三角元素，则存储与实现：#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#includ
1.压缩感知引言 压缩感知（compressed sensing），又名压缩采样，利用原始场景自身的或变换到某个域后的稀疏性，采用更少的测量次数，获取足够的能重建原始场景的信息。 比如场景生成的图片有200万个像素，每个像素用8位比特表示，需要2MB的存储空间，但去除冗余后的有效像素只有10万个。那么我们找出这10万个有效像素，就能够较好的重建出原始图像
K均值算法 上一期介绍了机器学习中的监督式学习，并用了离散回归与神经网络模型算法来解决手写数字的识别问题。今天我们介绍一种机器学习中的非监督式学习算法——K均值算法。 所谓非监督式学习，是一种与监督式学习相对的算法归类，是指样本并没有一个与之对应的“标签”。例如上一期中的识别手写数字照片的例子，样本是照片的像素数据，而标签则是照片代表的数字。非监督式学习因为没有这个标签，因此就没有对样本的一个
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
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。
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
现如今深度学习的模型可以说的上是天花乱坠，各种新奇的模型可以
原创
2023-06-08 17:45:18
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