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深度学习和计算机视觉

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重磅!一文深入深度学习模型压缩和加速
近年来深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、搜索推荐广告等各种领域,不断刷新传统模型性能,并得到了广泛应用。随着移动端设备计算能力的不断提升,移动端AI落地也成为了可能。相比于服务端,移动端模型的优势有:
小白学视觉
2022-04-06
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CNN模型之SqueezeNet
SqueezeNet是Han等提出的一种轻量且高效的CNN模型,它参数比AlexNet少50x,但模型性能(accuracy)与AlexNet接近。
小白学视觉
2022-04-06
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数字图像处理必备基本知识
数字图像,又称为数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
小白学视觉
2022-02-14
1.1K0
深度学习模型压缩与加速综述
本文详细介绍了4种主流的压缩与加速技术:结构优化、剪枝、量化、知识蒸馏,作者分别从每个技术结构与性能表现进行陈述。
小白学视觉
2022-02-10
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使用OpenCV实现道路车辆计数
在本教程中,我们将仅使用Python和OpenCV,并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。
小白学视觉
2020-07-13
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入门学习SLAM(Windows &Ubuntu 16.04 双系统安装图片教程)
入门学习SLAM计划是一个系列,从开始记录大家的学习过程,每一步我们都是有规划的。前一段时间发现了一篇安装Windows + Ubuntu 16.04 双系统安装详细教程 ,然后放在公众号上供大家参考,也是学习SLAM的第一步了。
小白学视觉
2019-10-24
1.7K0
CVPR 2019 | 用异构卷积训练深度CNN:提升效率而不损准确度
对于深度卷积神经网络而言,准确度和计算成本往往难以得兼,研究界也一直在探索通过模型压缩或设计新型高效架构来解决这一问题。印度理工学院坎普尔分校的一篇 CVPR 论文则给出了一个新的思路——使用异构的卷积过滤器;实验表明这种方法能在保证准确度的同时显著降低计算成本。
小白学视觉
2019-05-30
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