一些研究提出了模型的压缩方法,比如剪枝、量化、知识蒸馏等;还有一些则着重于高效的网络结构设计,比如MobileNet,ShuffleNet等。 这个工作从减少冗余特征图的角度出发,提出了一种全新的神经网络基本单元Ghost模块,从而搭建出轻量级神经网络架构GhostNet。 在一个well-trained的深度神经网络中,通常会包含丰富甚至冗余的特征图,...
GhostNet: More Features from Cheap Operations 2.3 结构 2.3.1 Ghost瓶颈(Ghost Bottlenecks) 组成结构:主要由两个堆叠的Ghost模块组成。第一个Ghost模块作为扩展层,增加通道数量,其输出通道数与输入通道数的比值称为扩展比;第二个Ghost模块减少通道数量以匹配捷径路径。捷径连接在这两个Ghost模块的输入和输出之间,并...
Ghost Module/GhostNet:一种模型压缩的轻量级模块/网络(论文阅读)(1),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Ghost Module/GhostNet:一种模型压缩的轻量级模块/网络(论文阅读)(2),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
对于《Time Ghost》,我们能够将 2.5GB 的离线变形数据压缩成一个47MB的模型。此外,由于 Sentis 在 GPU 上本地运行该模型,而且 GPU 上已存在蒙皮数据,因此我们可以在 GPU 上以0.8毫秒的速度变形12万个顶点。 接下来的计划 通过集成 Sentis,我们不仅提升了视觉真实感,达到了高度逼真和动态的变形效果,还提供了一...
【笔记】PyTorch快速入门:简单的神经网络模型 神经网络 神经网络是一些层或者模块,对数据进行处理。 torch.nn提供了诸多构造神经网络的模块,模块化的结构方便了管理复杂结构。 接下来以在FashionMNIST上构造一个图像分类器为例。 importos importtorch fromtorchimportnn...
传统网络模型 PPC和prefork 简单 fork代价高 性能低、父子进程通信要用IPC 监控统计等实现起来会比较复杂、OS上线问切换会限制上线文连接数 一般为几百 TPC和prethread 实现简单、无需IPC线程间通信即可、无需fork创建线程代价低 线程互斥和共享比ppc更复杂、某个线程异常可能造成整个进程退出、OS上线问切换会限制上线...
AI模型的设计与训练 训练运行时模型可以使用任何机器学习框架,只要它能够转换为ONNX格式(开放神经网络交换格式)。最常用的框架有TensorFlow和PyTorch。在《Time Ghost》项目中,我们使用了TensorFlow 基于提取数据设计并训练了一个自定义模型。 提取的数据被输入到前馈神经网络 (feedforward neural network,FNN) 中,以角色...