部署技巧之PAGCP剪枝 | Yolov5/ResNet参数降低50%速度翻倍精度不减（二）
4、实验4.1、跳过连接的修剪传统的cnn通道剪枝通常只考虑卷积层的剪枝，而不考虑修剪跳过连接层。在本文的方法中，为了使模型的剪枝比例最大化，考虑了跳过连接模块。类似地，基于等式来评估跳过连接的重要性，为了考虑多个滤波器在跳连接模块中对一个通道的联合影响，通过所有相应滤波器显著性得分的组均值来计算跳连接模块中一个通道的重要性。图4展示了跳跃连接的剪枝方案。4.2、检测模型的剪枝应用1、VOC上的....
部署技巧之PAGCP剪枝 | Yolov5/ResNet参数降低50%速度翻倍精度不减（一）
全局通道剪枝（GCP）旨在从深度模型中移除不同层的通道子集（滤波器），而不会损害性能。先前的工作集中于单任务模型修剪或简单地将其适应多任务场景，并且在处理多任务修剪时仍然面临以下问题：由于任务不匹配，用于分类任务的修剪良好的主干专注于保留可以提取类别敏感信息的过滤器，使得在骨干剪枝阶段期间对可能对其他任务有用的滤波器进行修剪；对于多任务预测，层内或层间的不同滤波器比单任务预测更紧密地相关和交互，....
CVPR2023部署Trick | 解决量化误差振荡问题，让MobileNetv2的能力超过ResNet家族（二）
4、实验4.1、ImageNet Classification在各种模型上验证了本文的算法，包括不同规模的ResNet-18、ResNet-50和MobileNetV2。如表1所示，本文算法在与不同比特配置相对应的广泛模型上以很大的优势优于其他方法。具体而言，在ResNet-18和2/4位的MobileNetV2上实现了66.18%和57.85%的Top-1准确率，分别比SOTA高1.52%和4....
CVPR2023部署Trick | 解决量化误差振荡问题，让MobileNetv2的能力超过ResNet家族（一）
训练后量化（PTQ）由于其数据隐私性和低计算成本，被广泛认为是实际中最有效的压缩方法之一。作者认为PTQ方法中存在一个被忽视的振荡问题。在本文中主动探索并提出了一个理论证明，来解释为什么这样的问题在PTQ中是必不可少的。然后，试图通过引入一个原则性的、广义的理论框架来解决这个问题。特别是，首先公式化了PTQ中的振荡，并证明了问题是由模块容量的差异引起的。为此，作者定义了数据依赖和无数据情况下的模....
部署教程 | ResNet原理+PyTorch复现+ONNX+TensorRT int8量化部署
1简介这是【集智书童】第一次录制视频的PPT课件，这里公开给大家，希望能够帮助大家在深度学习模型部署的道路上越走越远，让我们设计和训练的人工智能算法能够真正的落地。一下是所有的PPT内容，由于时间问题就直接截图给大家：
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