首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么量化的图推理比使用原始图要花更多的时间?

量化的图推理比使用原始图要花更多的时间是因为量化的图推理需要将原始图像转换为数字表示,然后进行计算和推理。这个过程涉及到多个步骤,包括图像采集、预处理、特征提取、特征量化等。而原始图像的处理相对简单,不需要进行额外的转换和计算步骤。

具体来说,量化的图推理包括以下步骤:

  1. 图像采集:将原始图像转换为数字形式,通常使用数字相机或传感器进行采集。
  2. 预处理:对采集到的图像进行预处理,包括去噪、增强、调整亮度和对比度等操作,以提高后续处理的准确性和效果。
  3. 特征提取:从预处理后的图像中提取特征,通常使用计算机视觉算法来检测和描述图像中的关键特征,如边缘、角点、纹理等。
  4. 特征量化:将提取到的特征转换为数字表示,通常使用向量化或编码方法将特征映射到数值空间中。
  5. 图推理:使用量化后的特征进行图像识别、目标检测、图像分割等任务,通常使用机器学习或深度学习算法进行推理。

这些额外的步骤增加了图像处理的复杂性和计算量,因此量化的图推理比使用原始图要花更多的时间。然而,量化的图推理也带来了一些优势和应用场景,例如可以减少存储空间和计算资源的需求,提高图像处理的效率和准确性。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 图像识别:https://cloud.tencent.com/product/ocr
  • 目标检测:https://cloud.tencent.com/product/vision
  • 图像分割:https://cloud.tencent.com/product/imagemoderation
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

斯坦福“黑盒学习”研究:使用神经变分推理无向模型,可替代“采样”

摘要 机器学习中许多问题可以自然地用无向模型语言表达。在这里,我们提出了无向模型黑箱学习和推理算法,优化了模型对数似然变分近似。...许多基本机器学习问题都以无向模型为中心,然而,这类分布推理和学习会带来很大计算挑战。 在这里,我们尝试通过针对无向概率模型P新变分推理和学习技术来解决这些挑战。...此外,我们方法自然地集成了最近有向模型变分推理方法。我们预计我们方法将在自动化概率推理系统中最为有用。...作为我们如何使用这些方法一个实例,我们研究了不同类别的混合有向/无向模型,并展示了如何在一个统一黑箱神经变分推理框架中对它们进行训练。...当用RBM先验对深度生成模型进行训练时,我们注意到弱q引入模型崩溃了(但是训练仍然收敛)。然后我们通过增加q复杂性并使用更多样本解决了这些问题。

89070

【强烈推荐】YOLOv7部署加速590%,BERT部署加速622%,这款开源自动化压缩工具必须收藏!

使用ACT中基于知识蒸馏量化训练方法训练YOLOv7模型,与原始FP32模型相比,INT8量化模型减小75%,在NVIDIA GPU上推理加速5.89倍。...表1 自动压缩工具在CV模型上压缩效果和推理加速 利用ACT中结构化稀疏和蒸馏量化方法训练ERNIE3.0模型,与原始FP32对,INT8量化模型减小185%,在NVIDIA GPU上推理加速...但是,量化训练使用成本比较高,体现在以下两方面,一方面是人力成本高,为了实现量化训练,需要修改模型组网和训练代码,插入模拟量化操作。另一方面为时间成本高,训练时需要加载完整训练集做训练。... NLP模型中量化策略 蒸馏量化训练具体步骤包括如下3步(CV任务多使用该技术): a) 构造教师模型:加载推理模型文件,并将推理模型在内存中复制一份,作为知识蒸馏中教师模型,原模型则作为学生模型... 量化蒸馏训练技术动 ACT还支持更多功能,包括离线量化超参搜索、算法自动组合和硬件感知等,来满足CV和NLP模型各类压缩需求。

1.3K30

YOLOv7部署加速比5.89,BERT部署加速比6.37,自动化压缩工具实战30+热门AI模型

使用ACT中基于知识蒸馏量化训练方法量化训练YOLOv7模型,与原始FP32模型相比,INT8量化模型减小75%,在NVIDIA GPU上推理加速5.89倍。...表1 自动压缩工具在CV模型上模型压缩和速度提升 利用ACT中结构化稀疏和蒸馏量化技术量化训练ERNIE3.0模型,与原始FP32对,INT8量化模型减小185%,在NVIDIA GPU上推理加速...但是,量化训练使用成本比较高,体现在以下两方面,一方面是人力成本高,为了实现量化训练,需要修改模型组网和训练代码,插入模拟量化操作。另一方面为时间成本高,训练时需要加载完整训练集做训练。... NLP模型中量化策略 蒸馏量化训练(具体步骤包括如下3步,CV任务多使用该技术) 构造教师模型:加载推理模型文件,并将推理模型在内存中复制一份,作为知识蒸馏中教师模型,原模型则作为学生模型。... 量化蒸馏训练技术动 ACT还支持更多功能,包括离线量化超参搜索、算法自动组合和硬件感知等,来满足CV和NLP模型各类压缩需求。功能详情以及ACT在更多场景应用,请参见自动压缩工具首页介绍。

64120

大模型轻量化实践路径 之 澜舟孟子预训练模型

为什么要训练轻量化模型?人们普遍认为,在相同网络架构和训练方法下,模型层数增加、模型参数增加,能力就一定增强,实际上增强幅度越来越小。...语言学知识增强使用语言学知识作为显性知识信号可以使得模型在预训练过程中获取到更多先验信息,在同等参数量下,融入更多语言学知识。...第一个是评估 mask 对句子破坏度。基本假设是破坏程度越大,Loss 会越大,模型则要花更大代价去更新梯度。第二个是计算预测结果与原始句子之间句子级别的语义距离。...可以看到 10 表格中实验数据,我们考虑到深度宽度结构化剪枝方案,对 bert-base 进行剪枝,可以在压缩 61% 情况下,加速比达到 1.75,sst-2 任务上 acc 达到 92.1...图片在结构化剪枝同时,我们结合量化技术进一步实现推理速度优化,结果显示在 4 核  CPU 设备上,结合量化+剪枝方案可加速约 6 倍( 如图 10 右下角柱状所示)。

1.5K10

DAC 2019低功耗目标检测系统设计挑战赛:GPU、FPGA组双冠军方案解读

在这个例子中,原有未压缩网络均采用 32 比特浮点表示(Float32);而压缩后网络将由 5 位数字标识(如 8-8218),对应着不同网络层所使用量化比特位宽:第一位数字表示特征使用量化比特位宽...尽管采用相近网络压缩,压缩特征会比压缩权值参数带来更多推理精度损失。...而第二点对使用自顶向下方案造成困扰是:我们很难针对某一特定应用挑选出所谓「最合适」原始 DNN,并由此推断 DNN 在压缩、优化并部署后推理精度范围。...为了获取 Bundle 在目标数据集推理精度信息,我们分别堆叠每一款 Bundle,搭建其对应简易 DNN 并在目标数据集上作短时间训练。...而在 FPGA 上,我们使用 9 比特和 11 比特定点数据类型来表示特征和网络权值参数。更多有关 FPGA 上部署设计细节可参阅我们在 DAC 2019 上发表论文 [3]。

1.2K20

为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南

诚然这些模型很强大,但训练和使用起来代价非常昂贵。在时间和内存方面存在有极高推理成本。...在几个维度上激活函数异常值规模就可以其他大部分数值大 100 倍左右。 2....Lottery Ticket Hypothesis 提出了一种权重 rewinding 再训练方法:剪枝后,将未剪枝权重重新初始化回训练初期原始值,然后以相同学习率时间表进行再训练。...为了防止马太效应,Top-KAST 通过 L2 正则化损失来惩罚激活权重,以鼓励产生更多探索。在更新期间,B∖A 中参数 A 受到更多惩罚以稳定掩码。...这样卷积层进一步减少了注意力层参数数量和计算时间 14. (a) 引入乘法层以使分区能够访问嵌入任何部分。(b) 乘法全连接层和二维卷积层结合减少了注意力层参数数量和计算时间

1.7K30

神经网络加速综述: 算法、系统和硬件

实验表明,GCond可以在多个基准上实现小于1%压缩,同时保持原始GNN超过95%准确度。因此,GCond非常适合神经架构搜索等任务。...剪枝可以加速模型推理,但并不总是加速模型训练。 3.2 量化 量化是一种广泛使用技术,通过降低模型参数数值精度来加速通用机器学习模型。...对于DNN,延迟主要来自矩阵乘法,量化可以减少MAC运算从而加速推理量化另一个好处是减少内存访问时间量化研究目标是在保持推理精度同时实现推理加速。...6.2 动态图上 GNN 加速 时空数据在科学研究和实际应用中广泛使用,动态在解决此类问题时表现出色。动态是随时间变化,其学习与推理面临额外挑战。...推理加速方法。如剪枝、量化和蒸馏可以组合使用,以提高速度。例如,可以将权重量化为二进制,同时利用蒸馏。

68410

模型压缩:量化、剪枝和蒸馏

关注“博文视点Broadview”,获取更多书讯 近年来,BERT 系列模型成了应用最广预训练语言模型,随着模型性能提升,其参数规模不断增大,推理速度也急剧提升,导致原始模型必须部署在高端GPU...3 BERTBASE 推理所占时间分析 实际推理时间大致与各层所需算力正相关,但Multi-Head Attention 层所需实际运行耗时远大于其理论值,这是因为  在计算时需要先求  和  乘积...,使用Softmax 函数后再与  求乘积,这个串行计算过程消耗了不少时间。...(1)Attention 头剪枝:BERT Multi-Head Attention 层在推理时间中占排第二。...蒸馏已经成为压缩模型主流方法之一,可以与量化和剪枝叠加使用,达到可观压缩

92720

一个方案搞定从模型量化到端侧部署全流程

仿射方式:将浮点数最大最小值对应映射到整数最大最小值。 ? 2 红色代表非饱和方式,黄色代表饱和方式,绿色代表仿射方式 模型量化是对原始模型中权重和激活进行量化量化方法分为以下三种。...Paddle Lite部署量化模型方法和普通模型相同,首先使用OPT工具转换模型,然后加载模型进行预测推理。相比原始模型,量化模型通常在存储空间、推理速度和计算内存等方面都有明显优势。...更多数据生成器配置方法,请参考“飞桨官网-进阶教程-异步数据读取”文档。此处,我们使用导入reader创建数据读取器。...6 模型量化前后存储空间 3 ) 对比模型推理速度 我们复用Paddle LiteBenchmark方法,在骁龙855手机上测试模型量化前后推理速度。.../526625 如在使用过程中有问题,可加入飞桨官方推理部署QQ群:696965088 如果您想详细了解更多飞桨相关内容,请参阅以下文档。

1.8K10

TinyML-4:(Quantization) 为什么int8足够用于ML

这就是Quantization量化用处。这是一个概括性术语,涵盖了许多不同技术来存储数字并以32位浮点数更紧凑格式对其进行计算。...量化(Quantization )为什么能起作用 神经网络通过随机梯度下降进行训练;在weights上施加许多微小推动力。...可以使用八位参数和中间缓冲区(而不是全精度32位浮点值)运行许多神经网络,并且最终精度不会受到明显损失。有时可能会损失一些准确性,但是通常可以从性能延迟和内存带宽方面获得收益。 为什么量化?...进行量化另一个原因是,通过完全使用八位输入和输出运行推理计算,可以减少进行推理计算所需计算资源。这要困难得多,因为它需要在您进行计算任何地方进行更改,但是会提供很多潜在回报。...同时,浮点计算需要花费更长时间,需要更多电量。切换到int8,可以降低功率,这是相当可观。 [image.png] 上图所有三个模型,代表int8模型绿色条都短得多。

1.8K51

AAAI 2019 Gaussian Transformer: 一种自然语言推理轻量方法

此外,我们发现,与使用原始 Gaussian 分布作为先验概率相比,适当抑制到单词自身 attention可以对最终实验结果有少许提升,如图 3(b) 所示。 ? 2....Gaussian Transformer 整体框架 Embedding 模块作用是把自然语言文本转化为机器方便处理量化表示, 我们使用了单词和字符级别的 Embedding,以及 Positional...如表 2、 3、4、5 和 6 所示,我们方法在 Accuracy、模型参数量、训练与预测一轮同样数据时间上都优于基线方法。 ? 5....3.2 分析 Q: 原始 Transformer 中已经有了 Positional encoding,已经能够捕获单词位置信息,为什么还要用 Gaussian Prior ?...Q: 为什么 Gaussian Transformer 在时间和参数量上优于其他方法?

1.9K40

谷歌公布亚毫秒级人脸检测算法 BlazeFace,人脸检测又一突破!

例如,在一个实验中我们观察到 MobileNetV1 推理时间需要 4.9 毫秒,而在实际 GPU 计算中花费 3.9 毫秒。...我们通过连续输入目标轻微偏移图像来量化抖动量,并观察模型结果(受偏移量影响)如何受到影响。... 4 显示了所提出正面人脸检测网络平均精度(AP)度量(标准 0.5 交叉联合边界框匹配阈值)和移动 GPU 推理时间,并将其与基于 MobileNetV2 目标检测器(MobileNetV2-...我们在 16 位浮点模式下使用 TensorFlow Lite GPU 作为推理时间评估框架。 ?... 4 前置相机人脸检测性能 5 给出了更多旗舰设备上两种网络模型 GPU 推理速度透视图: ?

1.2K40

SysML 2019论文解读:推理优化

其会在输出激活幅度上加一个上界。我们也可以在 1 中看到网络使用了截略方法时训练和验证误差。这个误差使用截略时更低,但这是不可接受。这就引出了这篇论文贡献。...就我所知,当前移动设备最小位数是使用 8 位量化执行推理计算(我没找到任何有关训练数据)。...这使得成本计算更容易,因为如果我们已经测量并保存了带有特定参数算子执行时间,我们就可以为图中其它部分具有同样参数同样算子使用该执行时间。...TensorRT 包含一个深度学习推理优化器和优化时间,能为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。 在所有实验中,所使用成本模型都是最小化执行时间。...这更多是一种面向硬件方法。 通过使用仅 2 位且准确度损失不太多优良量化方法,网络速度相比于 8 位(当前移动设备常用配置)能实现极大提升。

97830

万字综述:用于深度神经网络加速Shift操作

其中,(c)为使用5×5卷积核,Depthwise separable convolution占了运行时间79.2%;(d)为使用3×3卷积核,Depthwise separable...在上文所讲到ShiftNet网络中,特征 shift操作依旧是parameter-free 和 FLOP-free,但是,推理时间却占了总推理时间25%。...20:不同操作和模型中计算量、参数数量和推理时间比较 所以根据上面的现象作者得到结论:无论是减少参数量或者是计算量都不能确保减少推理时间。...此外,28(a)和28(b)中曲线表明,在不同参数量和计算量下,AddressNet始终移位寄存器网络获得更好精度。在28(c)中,AddressNet可以显著减少推理时间。...为什么微乎其微?这里作者给出了量化对比: 比如卷积核尺寸是: ,输入特征为 ,输出特征为 。

1.5K20

谷歌公布亚毫秒级人脸检测算法 BlazeFace,人脸检测又一突破!

例如,在一个实验中我们观察到 MobileNetV1 推理时间需要 4.9 毫秒,而在实际 GPU 计算中花费 3.9 毫秒。...我们通过连续输入目标轻微偏移图像来量化抖动量,并观察模型结果(受偏移量影响)如何受到影响。... 4 显示了所提出正面人脸检测网络平均精度(AP)度量(标准 0.5 交叉联合边界框匹配阈值)和移动 GPU 推理时间,并将其与基于 MobileNetV2 目标检测器(MobileNetV2-...我们在 16 位浮点模式下使用 TensorFlow Lite GPU 作为推理时间评估框架。 ?... 4 前置相机人脸检测性能 5 给出了更多旗舰设备上两种网络模型 GPU 推理速度透视图: ?

1.2K20

模型压缩高达75%,推理速度提升超20%, Paddle Lite v2.3正式发布

模型量化是指使用较少比特数表示神经网络权重和激活,能够大大降低模型体积,解决终端设备存储空间有限问题,同时加快了模型推理速度。...1三种产出量化模型方法处理示意图 “无校准数据训练后量化”方法,在维持精度几乎不变情况下,不需要样本数据,对于开发者来说使用更简便,应用范围也更广泛。...3 “无校准数据训练后量化”方法产出量化模型准确率对比3可知,INT16格式量化模型,相比FP32,准确率不变;INT8格式量化模型,相比FP32,准确率仅微弱降低。...8 新文档界面示意图 同时,Paddle Lite v2.3完善了部分文档内容,并新增一些使用文档,如“有校准数据训练后量化方法”、“无校准数据训练后量化方法”使用文档等。 2....如果您想了解更多关于Paddle Lite相关内容,请参阅以下文档。

1K30

YOLOv5新版本6.x 自定义对象检测-从训练到部署

这里需要注意是,labels信息中标签信息YOLO格式标注框需要把原始标注信息标注框格式从: Left top right bottom 转换为 Center_x, center_y, width...不同框架与硬件平台推理比较 YOLOv56.x版本支持不同框架模型导出与推理,看下图: 这里分别导出模型为ONNX、XML、engien格式之后,使用同一段视频在我笔记本上(CPUi7, GPU3050ti...ONNXRUNTIME GPU推理速度 TensorRT框架部署-FP32版本模型推理统计: YOLOv56.x版本,是支持TensorRT 量化到FP16模型直接导出,但是不支持INT8量化生成...Engine文件之后,部署到了我一块Jetson Nano卡上面,实现了边缘端部署,有有真相: 扫码获取YOLOv5 TensorRT INT8量化脚本与视频教程 扫码查看OpenCV+OpenVIO...YOLOv5还厉害YOLOX来了,官方支持OpenVINO推理

1.4K10

旷视等提出GIF2Video:首个深度学习GIF质量提升方法

方法 本文方法将 GIF 动(由一序列 GIF 帧组成)转化为视频,质量原始 GIF 高出一大截,它主要分为两步:颜色反量化和插帧(frame interpolation)。...分别指代 GIF 帧和原始输入帧,C 是量化使用调色板。C 由 ? 颜色聚类产生,也可以根据 G 唯一地确定下来。 因此,颜色反量化目标是在给定 G 情况下恢复原始图像,即。...本文提出方法将量化函数 f_C 本身嵌入到组合性网络中,从而为反量化函数学习和推理提供了有价值信息和指引。...针对第一个任务,本文给出一个组合性网络架构 CCDNet,并通过综合损失函数训练它,颜色反量化被嵌入于 CCDNet 以指导网络学习和推理。...本文希望该方法可以激发更多灵感,发觉更多方法优化从 GIF 重建视频任务,比如把图像序列看作一个 3D volume 或者应用循环神经网络提升帧内一致性。

79030

大模型落地实践:同花顺大模型技术应用及优化

但它面临问题是,1)这套系统积累了很多年才达到目前效果,而长尾问题需要花非常长时间来解决。2)新知识不断地融入涌入和迭代,全靠规则来处理,会有非常大问题。...前**两年我们采用是常规深度学习模型 TextCNN 准确率为 88%,后来和澜舟合作使用了孟子Mengzi 轻量化预训练模型,从 4 左下角表格看,效果有显著提升。...大模型优化大量研究表明通过调整预训练任务、使用更多训练数据、使用领域语料等方式,可以对原始大规模预训练模型做进一步优化,达到更好效果。...比如通过增加训练语料、延长训练时间、移除“next sentence”任务、动态 mask 等优化方法,可以获得 BERT 效果更好模型;在 BERT 基础上,通过使用领域数据(DAPT)或任务数据...我们在模型轻量化上还有一个探索方向是利用 past key values 加速推理

2.3K20

清华、哈工大把大模型压缩到了1bit,放到手机里跑愿望快要实现了!

这种设计不仅保持了原始权重矩阵高秩,而且通过值向量提供了必要浮点精度,有助于模型训练和知识迁移。...训练时,值向量和矩阵值会被更新。模型量化完成后,直接把 Sign (・) 后参数保存下来,在推理和部署时直接使用。...也就是说,随着模型规模增大,FP16 精度模型在困惑度降低上收效甚微,但 OneBit 却表现出更多困惑度下降。此外,作者还指出量化感知训练对于超低位宽量化或许十分有必要。... 4 : 常识推理任务对比 5 : 世界知识对比 6 : 几种模型空间占用和平均位宽 4 - 6 还对比了几类小模型空间占用和性能损失,它们是通过不同途径获得:包括两个充分训练模型...其中值得注意是,随着模型增大,OneBit 压缩越高,这是由于 Embedding 层这种不参与量化参数占越来越小。

51120
领券