==本文利用其中的模块重新设计RT-DETR的骨干网络,使模型在降低模型大小的同时,赋予模型各阶段更大的感受野,提高模型性能。== 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进 专栏地址:RT-DETR改进专栏——以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨...
其中iRMB通过特定算子设计,用DW - Conv和EW - MHSA分别建模短/长距离依赖关系,在降低计算量的同时保障精度。将EMO应用到RT-DETR的骨干网络中,使模型在保持轻量化的前提下,提升其在目标检测任务中的性能。 本文在RT-DETR的基础上配置了原论文中EMO_1M,EMO_2M,EMO_5M,EMO_6M四种模型,以满足不同的需求。 专栏...
插件式量化运行环境依赖用户本身的训练工程环境,目前轻量化工具支持TensorFlow和Pytroch两种框架的插件式量化。 说明 插件式量化环境配置完成后,可同时支持无训练和重训练量化。 TensorFlow插件式量化 TensorFlow模型优化训练如下步骤: 前提条件:准备模型训练数据集、全精度的基线ckpt文件。 准备TensorFlow环境(准备TensorFlow环境...
在MAAS 部署中,先知大模型采用大模型轻量化技术,带来诸多显著优点。一方面,它降低了硬件成本与资源需求。以往运行大型模型,需配备高端硬件,成本高昂。如今模型轻量化后,普通设备也能轻松驾驭,企业不必在硬件上过度投入。另一方面,部署效率和响应速度大幅提高。当企业需要快速上线 AI 服务时,轻量化模型能迅速完成部署,...
金融界 2025 年 1 月 22 日消息,国家知识产权局信息显示,深圳市易图资讯股份有限公司申请一项名为“一种语义约束的 BIM 模型轻量化方法”的专利,公开号 CN 119273872 A,申请日期为 2024 年 12 月。 专利摘要显示,本申请公开了一种语义约束的 BIM 模型轻量化方法,涉及数据处理技术领域,所述的方法包括:根据待...
帧率的提升却实在太难了,这和眼睛的残留特性并没有什么关系。但是,这才是难点,可以说任何的模型优化手段都用上都不为过。但是我们这次只说几个小手段。 (1)分时加载算法(大数组)。本质上渲染一个模型,可能包含了5万个物体。但是渲染了一部分的时候,用户交互触发,前面一个渲染已经可以被放弃了(可能是相机已经转...
特别是他们提出的“模型即服务(MAAS)”理念,结合大模型轻量化技术,让AI部署变得又快又省,性价比直接拉满! 为什么说轻量化值得pick? 1⃣ 硬件要求低:没必要上贵的高性能设备,小型服务器就能跑起来,预算有限的公司直接冲! 2⃣ 响应速度快:无论是电商AIGC内容生产还是智能客服,轻量化模型的效率肉眼可见,体验...
简介:RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4:移动生态系统的通用模型 一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V4的RT-DETR目标检测轻量化改进方法研究。MobileNet V4通过整合UIB、Mobile MQA以及优化的NAS策略,能够在在不降低性能指标的前提下,降低计算成本。本文配置了原论文中MN...
简介:RT-DETR改进策略【模型轻量化】| ShufflenetV2,通过通道划分构建高效网络 一、本文介绍 本文记录的是基于ShufflenetV2的RT-DETR目标检测轻量化改进方法研究。FLOPs是评价模型复杂独的重要指标,但其无法考虑到模型的内存访问成本和并行度,因此本文在RT-DETR的基础上引入ShufflenetV2,==使其在在保持准确性的同时提高...
公司回答表示:公司布局算力调优、模型调优领域,采用蒸馏、剪枝等技术,在垂类模型轻量化、性能优化等方面进行探索。 本文源自:金融界