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学界 | MINIEYE首席科学家吴建鑫解读ICCV入选论文：用于网络压缩的滤波器级别剪枝算法ThiNet
论文中提出了滤波器级别的剪枝优化算法，利用下一层的统计信息指导当前层的剪枝，能够在不改变原网络结构的前提下，让卷积神经网络模型在训练与预测阶段同时实现加速与压缩。 thinet 框架具普适性，可无缝适配于现有的深度学习框架，有助于减少网络的参数与 flops，同时保留原网络的精度级别。 为此，机器之心对吴建...
DPDK加速FPGA支持，强强联手助力数据中心网络加速
从最初的普通网卡，到集成虚拟化和交换功能的高级网卡，再到各种网络soc（片上系统）设备，到现在最热的基于fpga的smart nic，dpdk一直走在软件定义的网络技术发展的最前沿。 近年来，数据中心异构化的趋势出现，基于云的数据中心如何使用加速器来进行存储，网络以及人工智能的加速，成为炙手可热的话题，在刚结束的...
Unity SDK
vip 游戏服务器地址,跟 startspeed 保持一致参数：vport 游戏服务器端口强行关闭加速功能，对局过程中的网络探测功能。 正常结束加速器引擎public static ...附录附录1参数 gsdkkartinobserver 类型定义：public delegate void gsdkkartinobserver(kartinret ret); public class kartinret { public string tag; ...
实时性分割的ICNet模型如何同时确保分割速度与准确度？
icnet模型根据上面分析的影响模型复杂度的因素，我们设计了基于pspnet模型的多分辨率输入icnet模型，将图片按一定比例缩放为不同的尺寸，将最小尺度的图片输入复杂度最高的分割模型，将高分辨率图片输入低复杂度模型，通过特征融合以及label指导训练，得到比较好的分割结果。 icnet网络结构? 模型包括（1）cascade ...
目标检测-- DeNet: Scalable Real-time Object Detection with Directed Sparse Sampling
denet:scalable real-time object detection with directed sparse sampling iccv2017 aneasily extendedtheanobased code： https:github.comlachlantsdenet本文针对候选区域提取这个步骤进行加速：使用角点提取来初步过滤大部分候选区域我们提出的 denet 网络 ? 1.2. probabilistic object detection 这里对候选...
当前深度神经网络模型压缩和加速方法速览
gong et al. 和 wu et al. 对参数值使用 k 均值标量量化。 vanhoucke et al. 展示了 8 比特参数量化可以在准确率损失极小的同时实现大幅加速。 中的研究在...根据该理论，将变换矩阵应用到层或滤波器Φ(·) 来对整个网络模型进行压缩是合理的。 表 3. 基于迁移卷积滤波器的不同方法在 cifar-10 和 cifar-100 数据...
基于PaddlePaddle搭建工业级ICNET应用 预测速度超TensorFlow 20%
icnet的实现及应用自icnet问世以来，各家深度学习架构都快速的推出了相应的模型实现，包括paddlepaddle，tensorflow和pytorch。 以下将主要基于精密零件智能分拣场景对比paddlepaddle和tensorflow中icnet网络的应用性能。 paddlepaddle介绍paddlepaddle (parallel distributed deeplearning)最初由百度深度学习实验室...
上海交大：基于近似随机Dropout的LSTM训练加速
简介目前，有大量关于深度神经网络压缩的方法，利用神经网络的稀疏性通过如剪枝、正则化等方式使网络中的神经突触权值为零。 以剪枝（pruning） 为例，那些零权值经过编码后存在片上存储器中，由于零的位置很随机，需要在神经网络加速器中加入特殊的解码器来跳过那些涉及零操作数的运算。 因此剪枝类方法仅使用 asic...
综述论文：当前深度神经网络模型压缩和加速方法速览
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编码器-解码器网络：神经翻译模型详解
法语句 paris est parfois clémentes en septembre ,et il gèle habituellement en aot . 英语句 paris is sometimes mild during september ...理解模型编码器-解码器网络是一个很成功的翻译模型。 这个模型接受一个序列作为输入，并将序列中的信息编码为中间表示。 然后解码器解码中间表示为目标...
盘点2016-2017 EDA及芯片领域的神经网络热点论文
图3.突触内存配置. (a) 全是6t sram(b)重要性驱动的8t-6t混合sram (c)突触敏感性驱动的混合内存结构2.4编程框架基于fpga的硬件加速器设计过程复杂，上层应用开发者可能对底层神经网络结构缺乏了解，导致加速器设计难度较大。 为简化设计过程，论文提供了一套基于fpga的神经网络加速器开发框架——deepburning（如图所...
深度 | ImageNet 历届冠军架构最新评析：哪个深度学习网络最适合你
5 运算（operations）在神经网络加速器的自定义实现中，运算量（operation count）对于预估推理时间和硬件电路体积是必要的。? 分析发现，对批大小为16的...batch normalised network in network (nin) (lin et al., 2013)； enet (paszke et al., 2016) for imagenet (culurciello, 2016)； googlenet (szegedy ...
业界 | Uber提出SBNet：利用激活的稀疏性加速卷积网络
图 1：在激活大小为 700×400，具有 96 个输入通道和 24 个输出通道时，单个稀疏的残差网络块相对于稀疏度的加速，这个结果是在一个英伟达 gtx 1080ti 上...11095.726791, 1998.abadi et al,「tensorflow: large-scale machine learning on heterogeneous distributed systems,」arxiv preprint arxiv:1603.04467...
孙剑团队提出移动端神经网络ShuffleNet，优于谷歌MobileNet
借助shufflenet结构单元，作者构建了完整的shuffenet网络模型。 它主要由16个shufflenet结构单元堆叠而成，分属网络的三个阶段，每经过一个阶段特征图的...其他网络结构单元的优越性。 接着作者通过在ms coco目标检测上的结果说明模型的泛化能力。 最后，作者给出了在arm计算平台上shufflenet实际运行时的加速...
【干货】ImageNet 历届冠军最新评析：哪个深度学习模型最适合你？
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深度学习模型压缩与加速综述
当然，深度学习模型压缩和加速的方法不局限于我在本文中的介绍，还有其他很多类似的压缩和加速算法，如递归二值网络等。 欢迎大家关注个人开源项目torchcv：https:github.comdonnyyoutorchcv，持续给大家带来惊喜！ 参考文献 zhang x, zhou x, lin m, et al. shufflenet:an extremely efficient convolutional neural...
深度学习模型压缩与加速综述
本文主要介绍深度学习模型压缩和加速算法的三个方向，分别为加速网络结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化加速。 关键词：深度学习、模型压缩、模型加速i...treml m, arjona-medina j, unterthiner t,et al. speeding up semantic segmentation for autonomous driving nips 2016workshop - mlits. 2016. s. han ...
华为麒麟的AI性能是高通的3.5倍？这是所有手机运行神经网络的能力
任务 7：语义图像分割神经网络：icnet | 仅 cpu 图像分辨率：384 x 576 pxcityscapes (miou)：69.5 %有没有想过在手机上运行自动驾驶算法？ 这没什么不...另一方面，华为的麒麟芯片性能强大——可以提供近 10 倍的神经网络加速，但是这与量化的神经网络并不兼容。 华为称今年麒麟芯片将支持量化神经网络...
指数级加速架构搜索：CMU提出基于梯度下降的可微架构搜索方法
pham et al.,2018b）、超网络（brock et al., 2017）或性能预测器（liu et al., 2017a），然而它也能足够通用地搜索卷积和循环架构。 在连续域中搜索架构...(zoph et al., 2017) 或进化算法的 3150 个 gpu 工作天数（real et al., 2018）。 人们已经提出了很多加速方法，例如为搜索空间强加特定的结构（liu et al...
学习笔记DL003:神经网络第二、三次浪潮，数据量、模型规模，精度、复杂度，对现实世界冲击
深度信念网络(hinton et al., 2006a)。 gpu加速卷积网络(chellapilla et al., 2006)。 深度玻尔兹曼机(salakhutdinov and hinton,2009a)。 gpu加速深度信念网络(raina et al., 2009a)。 无监督卷积网络(jarrett et al., 2009b)。 gpu加速多层感知机(ciresan et al., 2010)。 omp-1网络(coates and ng,2011)。 分布式...
