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手机实时人工智能之「三维动作识别」:每帧只需9ms

本文提出了一种用于三维卷积神经网络(3D CNN)的模型压缩和移动加速框架 RT3D,通过结合神经网络权重剪枝和编译器代码优化技术,使模型的端到端运行时间与目前支持 3D CNN 的移动框架相比速度提升高达 29.1 倍,准确性损失仅为 1%~1.5%。当在手机上采用 C3D 或 R(2+1)D 模型时,可以在 150ms 内完成 16 帧视频的计算。该工作由 CoCoPIE 团队:美国东北大学(Northeastern University)的王言治研究组、威廉与玛丽学院(William & Mary)的任彬研究组以及北卡罗来纳州立大学(North Carolina State University)的慎熙鹏研究组共同完成,发表于第 35 届美国人工智能协会年会(AAAI 2021)。

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手机实时人工智能之「三维动作识别」:每帧只需9ms

本文提出了一种用于三维卷积神经网络(3D CNN)的模型压缩和移动加速框架 RT3D,通过结合神经网络权重剪枝和编译器代码优化技术,使模型的端到端运行时间与目前支持 3D CNN 的移动框架相比速度提升高达 29.1 倍,准确性损失仅为 1%~1.5%。当在手机上采用 C3D 或 R(2+1)D 模型时,可以在 150ms 内完成 16 帧视频的计算。该工作由 CoCoPIE 团队:美国东北大学(Northeastern University)的王言治研究组、威廉与玛丽学院(William & Mary)的任彬研究组以及北卡罗来纳州立大学(North Carolina State University)的慎熙鹏研究组共同完成,发表于第 35 届美国人工智能协会年会(AAAI 2021)。

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