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CNN推理優(yōu)化系列之三：Channel pruning介紹 曾在‘CNN推理優(yōu)化系列之一: Filter pruning’中講過filter pruning在CNN inference時的優(yōu)化未舟。此篇...
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CNN推理優(yōu)化系列之二：INT8 Quantization介紹 Low bits壓縮再用于CNN推理當屬該下的推理優(yōu)化技術主流很澄。 將本是Float32類型的乘法或乘加計算使用INT8類型來做可一次批量（...
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CNN推理優(yōu)化系列之一：Filters pruning
介紹 CNN模型簡化以減少參數(shù)數(shù)量及增加計算效率可分為兩種主要方法：一類是設計參數(shù)更少扔役、所需計算更少的CNN結構像MobileNet/Squee...
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經(jīng)典分類CNN模型系列其九：Resnet v2介紹 Resnet模型可謂是CNN分類模型中效果最效笋颤、應用最廣泛筑煮、在業(yè)界最為成功的深度學習模型之一绿满。它出道以來有許多的變形臂外。像最初論文中提出的R...
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Semantic Segmentation系列其二：U-Net介紹 U-Net是15年出來的在顯微組織切片細胞分割領域大獲成功的一個CNN segmentation模型。它借鑒了當時新提出不久的FCN網(wǎng)絡喇颁，...
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精簡CNN模型系列之七：Xception介紹 Xception是Google出品漏健，屬于2017年左右的東東。它在Google家的MobileNet v1之后橘霎，MobileNet v2之...
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經(jīng)典分類CNN模型系列其八：ResNeXt介紹 越來越喜歡Facebook的東西了蔫浆，雖然很久以來我一直是個Google產(chǎn)品及技術的忠實粉絲。但最近在AI框架上一直頻繁去翻弄Pytorch...
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精簡CNN模型系列之六：ShuffleNet v2介紹 才不久才剛剛寫了MobileNet v2的博客茎毁，它來自Google克懊。而今天看過了ShuffleNet v2忱辅，很是感慨。這篇來自Face++...
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精簡CNN模型系列之五：MobileNet v2介紹 Depthwise Convolution應該首創(chuàng)于Google的MobileNet網(wǎng)絡谭溉。自此后漸漸它已經(jīng)被用于了越來越多的移動端CNN網(wǎng)...
