模型压缩
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【知识蒸馏】知识蒸馏(Knowledge Distillation)技术详解
参考论文:Knowledge Distillation: A Survey 1.前言 近年来,深度学习在学术界和工业界取得了巨大的成功,根本原因在于其可拓展性和编…
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yolov5模型压缩之模型剪枝
目前看来,yolo系列是工程上使用最为广泛的检测模型之一。yolov5检测性能优秀,部署便捷,备受广大开发者好评。但是,当模型在前端运行时,对模型尺寸与推理时间要求苛刻,轻量型模型…
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Transformer模型的训练后剪枝方法
Paper地址:https://arxiv.org/abs/2204.09656 GitHub链接:https://github.com/WoosukKwon/retraining…
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深度学习机器学习面试题汇——模型优化,轻量化,模型压缩
深度学习机器学习面试题汇——模型优化,轻量化,模型压缩 提示:互联网大厂可能考的面试题 若CNN网络很庞大,在手机上运行效率不高,对应模型压缩方法有了解吗 介绍一下模型压缩常用的方…
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Generative Data-free Quantization——生成式无数据训练后量化方法
0. 前言 针对深度学习模型的边缘、移动端部署,模型量化已经成为必不可少的压缩手段。一方面,将模型权重量化为低比特,可缓解模型存储的负担(例如INT8量化的理论压缩比为4倍);另一…
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【CV】SqueezeNet:用于嵌入式设备的轻量化 CNN 压缩模型(0.5MB)
SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 论文名称…
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ViT结构优化——Searching the Search Space (S3 NAS)
Paper地址:https://arxiv.org/abs/2111.14725 GitHub链接:https://github.com/microsoft/Cream 概述 网络…
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YOLOv5模型剪枝压缩
基于yolov5 v5.0分支进行剪枝,采用yolov5s模型,原理为Learning Efficient Convolutional Networks Through Netwo…