JavaShuo
欄目
標籤
深度網絡推理加速(Towards Lightweight Convolutional Neural Networks for Object Detection)
時間 2020-07-17
標籤
深度
網絡
推理
加速
lightweight
convolutional
neural
networks
object
detection
欄目
系統網絡
简体版
原文
原文鏈接
摘要:本文研究目標是少類別實時目標檢測,研究了在保留較高檢測率的前提下最大程度的減少模型大小,最終實現了在CPU上的實時檢測。本文的推理加速機制和量化壓縮等方法是能夠並行的。算法 1, 經過增大feature map的尺寸,減少通道數能夠獲得準確率且快的檢測模型,這麼作的依據是對於實際的不多類別的目標檢測問題,用於解決多類別分類問題的網絡中不少通道是冗餘的。網絡 2, 經過在大的預訓練模型上簡
>>阅读原文<<
相關文章
1.
論文筆記: PVANet: Lightweight Deep Neural Networks for Real-time Object Detection
2.
Convolutional Neural Networks(week 3)---Object detection
3.
【PVANet】《PVANET:Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection》
4.
【目標檢測】PVANET:Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection
5.
Deep Neural Networks for Object Detection
6.
PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection
7.
Convolutional Neural Network - Object Detection
8.
Tiny-DSOD: Lightweight Object Detection for Resource-Restricted Usages
9.
ROLO:Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking
10.
LCDet Low-Complexity Fully-Convolutional Neural Networks for Object Detection in Embedded Systems
更多相關文章...
•
Docker 鏡像加速
-
Docker教程
•
網絡協議是什麼?
-
TCP/IP教程
•
算法總結-深度優先算法
•
使用阿里雲OSS+CDN部署前端頁面與加速靜態資源
相關標籤/搜索
networks
lightweight
convolutional
neural
detection
加速度
網站加速
網頁加速
高速網絡
object...object
系統網絡
網站品質教程
網站建設指南
網站主機教程
調度
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
融合阿里雲,牛客助您找到心儀好工作
2.
解決jdbc(jdbctemplate)在測試類時不報錯在TomCatb部署後報錯
3.
解決PyCharm GoLand IntelliJ 等 JetBrains 系列 IDE無法輸入中文
4.
vue+ant design中關於圖片請求不顯示的問題。
5.
insufficient memory && Native memory allocation (malloc) failed
6.
解決IDEA用Maven創建的Web工程不能創建Java Class文件的問題
7.
[已解決] Error: Cannot download ‘https://start.spring.io/starter.zip?
8.
在idea讓java文件夾正常使用
9.
Eclipse啓動提示「subversive connector discovery」
10.
帥某-技巧-快速轉帖博主文章(article_content)
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
論文筆記: PVANet: Lightweight Deep Neural Networks for Real-time Object Detection
2.
Convolutional Neural Networks(week 3)---Object detection
3.
【PVANet】《PVANET:Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection》
4.
【目標檢測】PVANET:Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection
5.
Deep Neural Networks for Object Detection
6.
PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection
7.
Convolutional Neural Network - Object Detection
8.
Tiny-DSOD: Lightweight Object Detection for Resource-Restricted Usages
9.
ROLO:Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking
10.
LCDet Low-Complexity Fully-Convolutional Neural Networks for Object Detection in Embedded Systems
>>更多相關文章<<