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CVPR 2020 | IR-Net: 信息保留的二值神经网络
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在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新的视角。同时，该工作首次在ARM设备上进行了先进二值化算法效率验证，显示了IR-Net部署时的优异性能和极高的实用性，有助于解决工业界关注的神经网络二值化落地的核心问题。
AI科技评论
2020-04-01
695
0
CVPR 2020 | IR-Net: 信息保留的二值神经网络（已开源）
神经网络
信息流
在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。
AI科技评论
2020-03-27
702
0
干货 | 实例分割的进阶三级跳：从 Mask R-CNN 到 Hybrid Task Cascade
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
信息流
AI 科技评论按：本文作者香港中文大学多媒体实验室在读博士陈恺，原载于知乎专栏，AI 科技评论已获授权。
AI科技评论
2019-05-08
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