本课程在YOLOv8 v8.1版本代码的基础上增加DepGraph(依赖图)剪枝方法,在Windows和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集训练和进行网络剪枝过程,并讲解DepGraph剪枝原理和用于YOLOv8的DepGrapgh剪枝脚本代码。剪枝 网络剪枝 模型剪枝 依赖图 yolov8 depgraph 计算机视觉 深度学习 模型压缩白老师人工智能学堂
基于注意力机制实现无需训练的视觉标记剪枝 | 大型视觉语言模型 (VLM) 在与大语言模型 (LLM) 交互时通常依赖大量的视觉token,这已被证明是低效的。最近的努力旨在通过剪枝视觉token来加速 VLM 推理。大多数现有方法基于 LLM 中的文本-视觉交叉注意力来评估视觉token的重要性。在本研究中,我们发现 LLM 中文本和视觉...
那就剩下针对剪枝后的稀疏输入如何处理(图2)。硬件若能自动跳过零值参与的计算,那么稀疏也不增加耗时,效率将得到提高。于是(稀疏)定制化硬件又加入了自动跳零的设计。小结在数字信号处理领域大放异彩的归一化,在大模型(网络,图3)并行结构中也展示出了优势。于是各大硬件平台均想方设法支持,给深度神经网络加配上...