摘要：
Docker 使用 Google 公司推出的 Go 语言 进行开发实现，基于 Linux 内核的 cgroup，namespace，以及 OverlayFS 类的 Union FS 等技术，对进程进行封装隔离，属于操作系统层面的虚拟化技术。由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程，因此也称其为容器。Docker容器与虚拟机类似，但二者在原理上不同。容器是将操作系统层虚拟化，虚拟机则是虚拟化硬件，因此容器更具有便携性、能更高效地利用服务器。 阅读全文
摘要： 
因为 DenseNet 通过用密集连接，来聚合具有不同感受野大小的中间特征，因此它在对象检测任务上表现出良好的性能。虽然特征重用（feature reuse）的使用，让 DenseNet 以少量模型参数和 FLOPs，也能输出有力的特征，但是使用 DenseNet 作为 backbone 的目标检测器却表现出了运行速度慢和效率低下的弊端。作者认为是密集连接(dense connection)带来的输入通道线性增长，从而导高内存访问成本和能耗。为了提高 DenseNet 的效率，作者提出一个新的更高效的网络 VoVet，由 OSA（One-Shot Aggregation，一次聚合）组成。OSA 仅在模块的最后一层聚合前面所有层的特征，这种结构不仅继承了 DenseNet 的多感受野表示多种特征的优点，也解决了密集连接效率低下的问题。基于 VoVNet 的检测器不仅速度比 DenseNet 快 2 倍，能耗也降低了 1.5-4.1 倍。另外，VoVNet 网络的速度和效率还优于 ResNet，并且其对于小目标检测的性能有了显著提高。 阅读全文
因为 DenseNet 通过用密集连接，来聚合具有不同感受野大小的中间特征，因此它在对象检测任务上表现出良好的性能。虽然特征重用（feature reuse）的使用，让 DenseNet 以少量模型参数和 FLOPs，也能输出有力的特征，但是使用 DenseNet 作为 backbone 的目标检测器却表现出了运行速度慢和效率低下的弊端。作者认为是密集连接(dense connection)带来的输入通道线性增长，从而导高内存访问成本和能耗。为了提高 DenseNet 的效率，作者提出一个新的更高效的网络 VoVet，由 OSA（One-Shot Aggregation，一次聚合）组成。OSA 仅在模块的最后一层聚合前面所有层的特征，这种结构不仅继承了 DenseNet 的多感受野表示多种特征的优点，也解决了密集连接效率低下的问题。基于 VoVNet 的检测器不仅速度比 DenseNet 快 2 倍，能耗也降低了 1.5-4.1 倍。另外，VoVNet 网络的速度和效率还优于 ResNet，并且其对于小目标检测的性能有了显著提高。 阅读全文
摘要： 
作者认为网络推理成本过高的问题是由于网络优化中的梯度信息重复导致的。CSPNet 通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中，在减少了计算量的同时可以保证准确率。CSP（Cross Stage Partial Network，简称 CSPNet） 方法可以减少模型计算量和提高运行速度的同时，还不降低模型的精度，是一种更高效的网络设计方法，同时还能和Resnet、Densenet、Darknet 等 backbone 结合在一起。 阅读全文
作者认为网络推理成本过高的问题是由于网络优化中的梯度信息重复导致的。CSPNet 通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中，在减少了计算量的同时可以保证准确率。CSP（Cross Stage Partial Network，简称 CSPNet） 方法可以减少模型计算量和提高运行速度的同时，还不降低模型的精度，是一种更高效的网络设计方法，同时还能和Resnet、Densenet、Darknet 等 backbone 结合在一起。 阅读全文
摘要： 
MobileNet 论文的主要贡献在于提出了一种深度可分离卷积架构（DW+PW 卷积），先通过理论证明这种架构比常规的卷积计算成本（Mult-Adds）更小，然后通过分类、检测等多种实验证明模型的有效性。 阅读全文
MobileNet 论文的主要贡献在于提出了一种深度可分离卷积架构（DW+PW 卷积），先通过理论证明这种架构比常规的卷积计算成本（Mult-Adds）更小，然后通过分类、检测等多种实验证明模型的有效性。 阅读全文
摘要： 
RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型，追求高速度、省内存，较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上，可能不如 MobileNet 和 ShuffleNet 系列适用。 阅读全文
RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型，追求高速度、省内存，较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上，可能不如 MobileNet 和 ShuffleNet 系列适用。 阅读全文
摘要： 
ShuffleNet v2 论文最大的贡献在于看到了 GPU 访存带宽（内存访问代价 MAC）对于模型推理时间的影响，而不仅仅是模型复杂度，也就是 FLOPs 和参数量 Params 对于推理时间的影响，并由此提出了 4 个轻量级网络设计的原则和一个新颖的 卷积 block 架构-ShuffleNet v2。 阅读全文
ShuffleNet v2 论文最大的贡献在于看到了 GPU 访存带宽（内存访问代价 MAC）对于模型推理时间的影响，而不仅仅是模型复杂度，也就是 FLOPs 和参数量 Params 对于推理时间的影响，并由此提出了 4 个轻量级网络设计的原则和一个新颖的 卷积 block 架构-ShuffleNet v2。 阅读全文
摘要： 
计算机系统是由硬件和系统软件组成，它们共同工作来运行应用程序。C 语言是系统级编程的首选，同时它也非常实用于应用级程序的编写。 阅读全文
计算机系统是由硬件和系统软件组成，它们共同工作来运行应用程序。C 语言是系统级编程的首选，同时它也非常实用于应用级程序的编写。 阅读全文
摘要： 
深度学习和计算机视觉方向除了算法训练/研究，还有两个重要的方向: 模型压缩（模型优化、量化）、模型部署（模型转换、后端功能SDK开发）。所谓模型部署，即将算法研究员训练出的模型部署到具体的端边云芯片平台上，并完成特定业务的视频结构化应用开发。 阅读全文
深度学习和计算机视觉方向除了算法训练/研究，还有两个重要的方向: 模型压缩（模型优化、量化）、模型部署（模型转换、后端功能SDK开发）。所谓模型部署，即将算法研究员训练出的模型部署到具体的端边云芯片平台上，并完成特定业务的视频结构化应用开发。 阅读全文
摘要： 
我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。
按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。 阅读全文
我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。
按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。 阅读全文
摘要： 
在 IEEE 754 标准中浮点数由三部分组成：符号位（sign bit），有偏指数（biased exponent），小数（fraction）。浮点数分为两种，单精度浮点数（single precision）和双精度浮点数（double precision），它们两个所占的位数不同。
• 在单精度浮点格式（C 语言的 float）中，符号位，8 位指数，23 位有效数。
• 在双精度浮点格式（C 语言的 double）中，符号位，11 位指数，52 位有效数。 阅读全文
在 IEEE 754 标准中浮点数由三部分组成：符号位（sign bit），有偏指数（biased exponent），小数（fraction）。浮点数分为两种，单精度浮点数（single precision）和双精度浮点数（double precision），它们两个所占的位数不同。
• 在单精度浮点格式（C 语言的 float）中，符号位，8 位指数，23 位有效数。
• 在双精度浮点格式（C 语言的 double）中，符号位，11 位指数，52 位有效数。 阅读全文