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PaddlePaddle

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2021-12-06

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详解Paddle Lite底层在backend上的Kernel选择策略

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Paddle Lite是飞桨的轻量化推理引擎，为手机、IoT端提供高效推理能力，且广泛整合跨平台硬件，满足端侧部署及应用落地的需求。本文将描述Paddle Lite在模型转换过程（模型转换opt工具）中，静态Kernel选择的策略以及一些思考。

2020-06-16

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技术公开课实录：飞桨高性能端侧推理引擎Paddle Lite技术解析

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本期是由百度飞桨资深研发工程师为大家带来飞桨高性能端侧推理引擎Paddle Lite技术解析，敬请观看。

2019-12-19

1K0

Paddle Lite特性全解读，多硬件支持、轻量化部署等亮点频现

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在技术革新的浪潮下，智能硬件结合人工智能越来越广地进入了我们的生活。小到智能手机、手表，大到智能交通系统、工业自动检测平台等，无不渗透了人工智能的威力。此外，为人工智能深度学习定制的硬件近年来也有井喷之势。人工智能在多种服务平台，多种硬件下得到了越来越多的应用。这里的应用一般指的是深度学习模型在实际场景中的推理计算。虽然硬件的快速发展带来了计算性能的提升，但多样化的硬件平台也给应用开发带来了挑战。同时，对深度学习任务而言，实际应用中的算力和内存的限制仍然显得非常苛刻。

2019-09-27

8220

ActivityNet Kinetics夺冠 | PaddlePaddle视频联合时空建模方法开源

图像处理 kernel 神经网络深度学习

百度视觉技术部联合PaddlePaddle团队近期开源了用于视频分类的StNet框架。StNet框架为ActivityNetKinetics Challenge 2018中夺冠的网络框架。本次开源了基于ResNet50实现的StNet模型。该模型提出“super-image"的概念，在super-image上进行2D卷积，建模视频中局部时空相关性。另外通过temporal modeling block建模视频的全局时空依赖，最后用一个temporalXception block对抽取的特征序列进行长时序建模。该框架在动作识别方面优于一些最先进的方法，可以在识别精度和模型复杂性之间取得令人满意的平衡。

2019-06-10

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