预告 | 模型加速/压缩——精度无损

计算机视觉研究院专栏

作者：Edison_G

我们会在第一时间分享最新框架和源码，我们一起来学习！

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公众号 : 计算机视觉战队

今天主要是预先告知大家下一期我们发送的内容，主要是模型压缩！如果你们有想了解或深入熟悉的框架，可以在留言处告诉我们，我们也会第一时间把大家希望的分享出来，我们一起学习讨论，共同进步！

预告

普通卷积过程

优化后

网络修剪、低比特量化、知识精馏等方法的性能往往是有上限的，因为使用了预先训练的深度神经网络作为其基线。因此这些方法的性能通常取决于给定的预训练模型。对基本操作和体系结构的改进将使它们走得更远。

虽然Xception、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet和ShuffleNetV2等轻量级模型以很少的FLOPs获得了很好的性能，但是它们特征图之间的相关性和冗余性一直没有得到很好的利用。

通知（下一期一起来学习模型压缩）

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