深度神经网络压缩相关论文
快速获取铁路周界的准确位置是高速铁路周界入侵视频智能分析技术的基础，对于高速铁路安全运营具有重要意义。为了实现各种线路场景......
近年来,深度学习在许多领域取得了突破性的进展,然而,以应对日趋复杂的人工智能场景,深度学习模型的计算与存储复杂度逐渐提高,对......
近年来,随着深度学习的飞速发展,深度神经网络在许多机器学习任务中,包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别方面,都取得了飞跃式......
人工智能(Artificial Intelligence,AI)的先进技术已被广泛应用于实时地处理大量数据,以期实现快速响应.但是,部署基于AI的各种应......
深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)模型通过巨大的内存消耗和高计算量来实现强大的性能,难以部署在有限资源的硬件平台上.通......
深度神经网络在人工智能的应用中,包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理方面,取得了巨大成功.但这些深度神经网络需要巨大的计......
随着深度学习的发展,传统的计算机视觉任务有着越来越迅速的发展,诸如人脸检测、人脸识别等技术已经在不同行业中得到广泛的应用。......
针对深度神经网络参数过多以及计算量巨大,使其较难部署在移动设备和APP上的问题,提出采用高效轻量化的MobileNetV3模型与结构性剪......
