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CornerNet为什么有别于其他目标检测领域的主流算法?
编程算法
嵌入式
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图像识别
神经网络
这篇文章为大家解读由密歇根大学 Hei Law 团队在 ECCV 2018发布的论文,一种新的目标检测算法。
用户1737318
2019-11-19
762
0
TensorFlow下构建高性能神经网络模型的最佳实践
tensorflow
神经网络
编程算法
嵌入式
深度学习
作者 | 李嘉璇 责编 | 何永灿 随着神经网络算法在图像、语音等领域都大幅度超越传统算法,但在应用到实际项目中却面临两个问题:计算量巨大及模型体积过大,不利于移动端和嵌入式的场景;模型内存占用过大,导致功耗和电量消耗过高。因此,如何对神经网络模型进行优化,在尽可能不损失精度的情况下,减小模型的体积,并且计算量也降低,就是我们将深度学习在更广泛的场景下应用时要解决的问题。 加速神经网络模型计算的方向 在移动端或者嵌入式设备上应用深度学习,有两种方式:一是将模型运行在云端服务器上,向服务器发送请求,接收服务器
用户1737318
2018-07-20
1.1K
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