结构化剪枝相关论文
图像超分辨率（Super Resolution,SR）是已知低分辨率（Low-resolution,LR）图像的前提下,预测出清晰纹理和锐利边缘的高分辨率（High-resolu......
近年来,以卷积神经网络为代表的深度学习方法取得了巨大进步,并被广泛应用于各种计算机视觉任务,如自动驾驶、工业缺陷检测和智能......
数据、算力和算法是人工智能技术的3个要素，对于人工智能技术的落地，这三者相辅相成，缺一不可。近年来，随着移动互联网和高性能芯片的......
由于其广泛的应用,对基于视频流的人体行为识别一直都是计算机视觉领域的研究热点,如牢狱边界行为防范、养老院老人异常行为预警、......
近年来,卷积神经网络技术快速发展,其优异的性能已经在计算机视觉的多个领域得到广泛研究和验证,并取得卓越的效果。然而卷积神经......
在过去几年里,深度学习一直是人工智能取得成功的基础,但是巨大的计算复杂度和庞大的存储需求使得它们在实时应用中部署成为一个巨......
卷积神经网络近几十年有了很大的进展,性能越来越强劲,应用场景越来越多。但是与此同时,卷积神经网络的结构也变得越来越宽,越来越......
随着人工智能的快速发展,深度学习技术在物联网行业的应用不断繁荣起来。SAR卫星图像检测,行人检测,自动驾驶等等的应用层出不穷。......
近些年来,深度学习技术在计算机视觉领域已经取得了很大的进步。然而基于深度学习的目标检测网络往往存在模型参数量大、内存耗费......
随着深度学习的快速发展,深度神经网络的深度与宽度都在不断增大,实际应用受限于神经网络的计算量和存储量,导致了训练出的网络模......
以牛顿法为代表的二阶优化算法已经被应用于解决稀疏学习问题并取得了良好的效果。这种算法与一阶优化算法相比主要的缺点是需要计......
循环神经网络及其变体长短时记忆网络等,具备处理时间顺序数据的功能,大大提高了语音识别、自然语言处理和机器翻译等工作的准确性......
近年来,以深度神经网络为代表的人工智能技术已经在计算机视觉、搜索推荐和语音识别等诸多领域取得了突破性进展。不过随着算法的......
近些年来,卷积神经网络在许多与计算机视觉相关的任务(如目标检测和图像识别)上均取得了显著的成就。但是多数卷积神经网络的优异......
剪枝是一种减少模型复杂度的有效方式,现有的剪枝方法仅考虑卷积层对特征图的影响,无法准确判断冗余滤波器,文中提出基于层融合特......
现有结构化剪枝算法通常运用深度神经网络(DNN)的一阶或者零阶信息对通道进行剪枝,为利用二阶信息加快DNN网络模型收敛速度,借鉴HA......
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结构化剪枝算法是模型压缩一种常见的方法。现有的结构化剪枝算法大都运用神经网络的一阶或者零阶信息对通道进行剪枝。本文提出一......
