在使用默认设置的情况下，BodyPix可以在15寸MacBook Pro上以25 fps的速度估计，并渲染人和身体部位的分割。而在iPhone X上，BodyPix能以21 fps的速度进行估计。...BodyPix于今年2月推出，本次2.0版的主要更新有：对多人图像的支持、增加基于ResNet-50的模型、新的API、权重量化以及对不同尺寸图像的支持。...身体不同部位对应的编码如下表所示： ? 把结果输出到图像上 BodyPix还包含其他实用程序功能，可以将输出结果与原始图像合成，得到你所需的渲染图像。...为了估计身体部位的分割，BodyPix使用相同的MobileNet表示，但是这次通过预测额外的24个通道输出张量P来重复上述过程，其中二十四是身体部位的数量。每个通道编码身体某部位是否存在的概率。...输出张量P中有24个通道，因此需要在24个通道中找到最佳部分。在推断期间，对于输出身体部位张量P的每个像素位置（u，v），body_part_id使用以下公式选择属于第i个部位概率最高的像素： ?
其中飞桨图像分类套件PaddleClas提供了丰富的图像分类模型资源，覆盖ResNet_vd、MobileNetV3等23种系列的分类网络结构以及对应的117个分类预训练模型，用户可根据自己的需求，针对不同场景选择相应的模型进行训练使用...同时采用飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite实现移动端轻量化部署和高效预测，最终在测试数据上达到了超过97%的识别准确率。 案例实现过程详尽回放 1....模型训练 基于模型最终的实际使用场景，我们采用MobileNetV2模型作为分类模型，它可以看做是一种MobileNetV1和ResNet的结合，在MobileNetV1引入深度可分离卷积降低计算量和参数量的基础上...飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite专门用于实现包括手机移动端在内的端侧轻量化高效预测，是一个高性能、轻量级的深度学习预测引擎。...图4 “百瓶App”识别结果 结语 飞桨提供了涵盖丰富模型资源的图像分类套件PaddleClas，针对不同的任务有不同的适配模型，用户可根据自己的需求，针对不同场景灵活选择相应的模型；并且通过飞桨轻量化推理引擎
2.新增按模型集合裁剪预测库的功能。开发者可以通过该功能只保留给定多个模型线上预测所需要的op和kernel，从而压缩预测库体积。 3.优化报错信息，在Android中支持原生系统报错。...MobileNetV1、 MobileNetV2、ReseNt50 支持飞桨量化训练方法产出权重量化方式为channel_wise_abs_max的量化模型 f.预测库整理 重新整理核心库包含的（basic...） op&kernel，使基础预测库（build_extra=OFF）支持CV类9个经典模型（包括飞桨原生模型和对应的 X2Paddle第三方转化模型）和3个量化模型，且tiny_publish下预测动态库体积不变...、ShuffleNet_v2 3个int8量化模型：MobileNetV1、MobileNetV2、ResNet50 2.性能优化 主流模型的性能优化持续迭代。...API接口介绍文档： https://paddlepaddle.github.io/Paddle-Lite/v2.1.0/cv/ 新增部署训练后量化模型的使用示例文档： https://paddlepaddle.github.io
2019年8月份初始发布，10月末发布2.0正式版，为开发者提供与百度内部项目相同的能力。...2.5 量化计算支持 量化计算是神经网络计算的趋势。神经网络有信息冗余的特点，即使使用低精度计算也能保证效果，基于这个优点，各硬件平台都通过量化计算来提供更快，功耗体积更有优势的硬件。...支持多种图像预处理操作，如图像旋转、翻转等。 支持图像数据到tensor的转换，如RGB_To_NCHW(Tensor)等。 相关功能性能优于 OpenCV 处理速度。 增加多个模型裁剪预测库功能。...升级量化模型支持 支持PaddlePaddle训练后量化方法产出的量化模型，比如mobilenet_v1、 mobilenet_v2、resnet50，使用方法请参考文档。...新增部署训练后量化模型的使用示例文档。
量化 PaddleSlim 为开发者提供在训练过程中对量化进行建模以确定量化参数的 Quantization Aware Training 量化模式，提供更高的预测精度。...剪切：对预训练好的 MobileNetv1 进行剪切 量化：对预训练好的 MobileNetv1 进行 int8 量化训练 蒸馏量化组合：先用 ResNet50 对 MobileNetv1 进行蒸馏，再对蒸馏后得到的模型进行...剪切量化组合：先用 Uniform 剪切策略对 MobileNetv1 进行剪切，再对剪切后的模型进行 int8 量化训练 本示例完整代码链接：https://github.com/PaddlePaddle...本示例中的五个压缩策略使用相同的训练数据和压缩 Python 脚本 compress.py，每种策略对应独立的配置文件。 1....3.6 剪切后 int8 量化 本示例先将预训练好的 MobileNetv1 模型剪掉 50% FLOPS, 让后再对其进行动态 int8 量化训练。
简单的说，TFLite与TF最大的不同，它只关注推断。 TF-Lite for Microcontroller是TFLite在mcu移植的版本(子系统），复用TF-Lite的框架。...Interpreter TF-Lite使用“解释执行模型”（术语来自TinyML书，有机会展开描述，很有意思的实现），与之相对的是“模型生成代码”（code generation）。...Quantization为什么量化是必要的？想象一个使用ATmega328P微控制器的Arduino Uno，它使用8位算法。...从广义上讲，剪枝试图去除对输出预测没有多大用处的神经元。这通常与较小的神经权重相关联，而较大的权重由于在推理过程中的重要性而保持不变。然后在修剪后的体系结构上重新训练网络，以微调输出。...该过程用于将相同的知识存储在较小的网络中，提供了一种压缩知识表示的方法，从而压缩了神经网络的大小，从而可以将其用于更多内存受限的设备上。
，产生了多种神经网络轻量化方法，比如设计紧凑高效的网络结构、对不重要的连接进行剪枝。...，使用Full network的预测结果训练它们，损失函数为： 上式中的表示KL散度。...2.4 推理 MutualNet可以在不同的输入图片分辨率-网络宽度配置下进行推理，为了寻找在某个特定计算量限制下，输入图片分辨率-网络宽度的最优组合，进行如下操作： 从[0.25,1]区间内以0.05...与多尺度数据增强方法不同的是，Mutual learning能在同一个迭代中读取不同分辨率的输入图片；多尺度数据增强通常使得网络在同一个迭代中读取相同分辨率的输入图片，在不同迭代中读取不同分辨率的图片。...在不同的网络宽度和输入图片分辨率设置下，单独训练MobileNetv1和MobileNetv2。
Laurent Sifre博士2013年在谷歌实习期间，将可分离卷积拓展到了深度（depth），并且在他的博士论文Rigid-motion scattering for image classification...与标准卷积网络不一样的是，我们将卷积核拆分成为但单通道形式，在不改变输入特征图像的深度的情况下，对每一通道进行卷积操作，这样就得到了和输入特征图通道数一致的输出特征图。...在深度卷积的过程中，我们得到了8×8×3的输出特征图，我们用256个1×1×3的卷积核对输入特征图进行卷积操作，输出的特征图和标准的卷积操作一样都是8×8×256了。...假设 输出为一个224×224×3的图像，VGG网络某层卷积输入的尺寸是112×112×64的特征图，卷积核为3×3×128，标准卷积的运算量是： 3×3×128×64×112×112=924844032...上图左边是标准卷积层，右边是V1的卷积层，虚线处是不相同点。V1的卷积层，首先使用3×3的深度卷积提取特征，接着是一个BN层，随后是一个ReLU层，在之后就会逐点卷积，最后就是BN和ReLU了。
我们将Base64图像解码模块和飞桨预测模型内嵌在一个基于Flask的Python Web框架中，用于接收热数据并进行实时的垃圾图像预测分类。...图 7 数据集样例 为了进行可回收垃圾的目标识别，使用图像标注软件Labelimg1.3.3标注每一幅图像中可回收垃圾的坐标和类别，生成xml格式的标签文件，再转换为coco格式的不同背景下可回收垃圾图像...与两阶段的检测方法不同，单阶段目标检测并不进行区域推荐，而是直接从特征图回归出目标的边界框和分类概率。SSD 运用了这种单阶段检测的思想，并且对其进行改进：在不同尺度的特征图上检测对应尺度的目标。...如下图所示，SSD在六个尺度的特征图上进行了不同层级的预测。每个层级由两个3x3卷积分别对目标类别和边界框偏移进行回归。...在训练过程中，每完整地训练10个epoch后，将输出当轮的参数模型，方便从中间节点重新训练模型。完成训练后，将输出预测模型。利用测试集对训练的网络进行评估，输出mAP 63%，实验结果如下。 ?
随着图像分类技术的发展，MobileNetV1、MobileNetV2、MobileNetV3和ShuffleNetV2系列常用作轻量骨干网络。每个系列都有不同的模型大小和性能表现。...FPGM裁剪示意图 在PP-OCR中，我们使用FPGM对检测模型进行剪枝，最终DBNet的模型精度只有轻微下降，但是模型大小减小46%，预测速度加速19%。...不同骨干网络下的方向分类器精度对比 2.2.2 数据增强 数据增强指的是对图像变换，送入网络进行训练，它可以提升网络的泛化性能。...使用该量化策略之后，模型大小减小67.4%、预测速度加速8%、准确率提升1.6%，量化可以减少模型冗余，增强模型的表达能力。...3.2.2 U-DML 知识蒸馏策略 对于标准的 DML 策略，蒸馏的损失函数仅包括最后输出层监督，然而对于 2 个结构完全相同的模型来说，对于完全相同的输入，它们的中间特征输出期望也完全相同，因此在最后输出层监督的监督上
在 1×1 卷积中，K 是输入通道的数量，N 是输出通道的数量，M 是图像中像素的数量。在实用移动优化网络中，K 和 N 不超过 1024，取值范围通常在 32-256 之间。...因此，它的目的是删除所有计算非必需的内存转换。 ? 在量化矩阵-矩阵乘法中，8 位整数的乘积通常会被累加至 32 位的中间结果中，随后重新量化以产生 8 位的输出。...对于每个输出像素，im2col 复制输入图像的图像块并将其计算为 2D 矩阵。...此外，如果两次推断运行的输入张量存储位置不变，则 indirection buffer 还可使用输入张量行的指针进行初始化，然后在多次推断运行中重新使用。...MobileNetV1 架构在使用深度卷积（depthwise convolution）使模型更适合移动设备方面具备开创性。
TF-Lite example： Optimize Options [tflite exmaple] 众所周知，使用TFLite转换TF model的Quantization量化技术可以缩小weights...上图代码典型应用场景，使用TFLite的converter对saved model进行转换，converter的optimizations的tf.lite.Optimize的有三个可选参数（DEFAULT...在此，即使是梯度也针对量化的权重进行计算。通俗的说，训练过程在每层的输出进行量化，让网络习惯精度下降的训练，最终达到在推理部署时候获得更小的精度下降损失。本文着重讲PTQ，以后有机会再展开阐述。...不过在压缩和运行转换时候不同策略造成二者的不同， Quantized Weight Compression（for size）algo [quantized weight compression for...回到数字行示例，比例因子的值确定行上2个刻度之间的最小距离，此类刻度的数量取决于我们用来表示整数的位数（对于8位固定点） ，256或28）。我们可以使用它们在范围和精度之间进行权衡。
量化感知训练： 需要使用量化重新训练模型以匹配原始模型的准确性。量化网络通常在与原始模型相同的数据集上重新训练。为了保留梯度传播的精准度，梯度不会被量化。...开箱即用的量化不太容易做，因为不同的网络部分可能需要不同的精度。因此，量化/去量化块通常被插入中间以遍灵活转化与使用。...一个例子是将图像分解为两个低分辨率的子图像，其中一个承载高频信息，另一个包含低频信息。结合起来，实际我们保留了和原始图像相同的信息，但具有更低的维度，即更小的输入数据，网络也小一些。...很典型的一种思路是，在多个模型中重复使用来自浅层的特征，而是用不同的深层结构来应对特定的任务。...图像帧之间数据重用有些场景，虽然输入数据可能不完全相同，但可能足够（例如连续视觉模型处理的相邻帧），那此时可以部分重复使用数据。
而且，产出统一格式的量化模型，在ARM CPU、Intel CPU、Nvidia GPU等预测端都可以进行部署。...Paddle Lite部署量化模型的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。...在飞桨模型量化方案中，PaddleSlim可以使用多种量化方法对不同模型进行量化，Paddle Lite全面支持所有量化模型在移动端预测推理，具体包括ARM CPU、MTK、RK、寒武纪、比特大陆等硬件平台...虽然不同硬件平台存在精度差异，但是Paddle Lite可以保证绝大多数量化模型的精度无损。 相比NCNN、MNN和Mace等预测推理库，飞桨模型量化具有功能强、全流程打通的优势。...1 ) 转换量化模型 基于Paddle Lite的Python库，可以在命令行使用OPT工具对量化模型进行转化。
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。...在典型的非最大抑制方案中，只有一个锚点被选中作为算法的输出。这样的模型应用于后续视频人脸预测时，预测结果将在不同锚之间波动并且在时间序列上检测框上持续抖动（人类易感噪声）。...我们通过连续输入目标轻微偏移的图像来量化抖动量，并观察模型结果（受偏移量影响）如何受到影响。...实验 我们在 66K 图像的数据集上训练我们的模型。为了评估实验结果，我们使用了由 2K 图像组成的地理位置多样数据集。...在图 7 中，我们展示了 BlazeFace 的输出，即预测的边界框和面部的 6 个关键点（红色）如何通过一个更复杂的人脸轮廓估计模型来进一步细化，并将其应用于扩展的结果。 ?
作为人工智能的子集，机器学习使用统计学技术赋予计算机学习的能力，而无需明确编程。在其最原始的方法中，机器学习使用算法来分析数据，然后根据其解读进行预测。...机器学习算法并不遵循静态程序指令，而是利用输入示例训练集来构建模型进行运算，以便做出数据驱动型预测并输出表示出来。...模型在训练时需要加入辅助训练的结构，并且训练过程中为了提高精度，一般使用至少单精度浮点数。通常不同的训练工具(也叫框架)，会使用不同的格式来表达训练出来的模型，这样的模型还需要进一步加工才能应用。...在集成到MCU时，把转换后的文件展成C数组定义或者放在SD卡中，并且把TF-Lite编译链接进MCU端的固件，就可以使用它了。...在注册阶段把256个浮点数据输入系统，而认证阶段则提取系统存储的数据与当前图像新生成的256个浮点数据进行比对最终得到人脸比对结果。 通过神经网络算法得到的特征点示意图如下： ?
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