摘要：
System: Centos7.4 I：OpenVINO 的安装 refer:https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html II: 基于OpenVINO tens 阅读全文
摘要：
论文原址:https://arxiv.org/abs/1808.08718 代码:https://github.com/JiahuiYu/wdsr_ntire2018 摘要 本文证明在SISR中在ReLU之前特征图越宽，在有效的计算资源及内存条件下，模型的性能越好。本文提出的残差网络具有平滑的ide 阅读全文
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论文原址:https://arxiv.org/abs/1707.02921 代码: https://github.com/LimBee/NTIRE2017 摘要 以DNN进行超分辨的研究比较流行,其中，残差学习较大的提高了性能。本文提出了增强的深度超分辨网络（EDST）其性能超过了当前超分辨最好的模 阅读全文
摘要：
论文原址:https://pdfs.semanticscholar.org/eeb7/c037e6685923c76cafc0a14c5e4b00bcf475.pdf 摘要 本文研究了利用深度神经网络及逆行自动语音识别(ASR)的语音模型，其输入是直接输入窗口形语音波(WSW)。本文首先证明了，网络 阅读全文
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论文原址：https://arxiv.org/abs/1703.10295 github:https://github.com/lachlants/denet 摘要 本文重新定义了目标检测，将其定义为用于评估一个规模较大但较为稀疏的的边界框依赖性的概率分布。随后，作者确定了一个评价稀疏分布的机制，D 阅读全文
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Reference: https://github.com/NervanaSystems/distiller https://nervanasystems.github.io/distiller/index.html PART I: 介绍 Distiller模型压缩包含的算法: 稀疏算法(剪枝+正则 阅读全文
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PART I: 搭建环境OPENVINO+Tensorflow1.12.0 I: l_openvino_toolkit_p_2019.1.094 第一步常规安装参考链接：https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_inst 阅读全文
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论文原址:https://arxiv.org/abs/1811.07275 摘要 一个训练好的网络模型由于其模型捕捉的特征中存在大量的重叠，可以在不过多的降低其性能的条件下进行压缩剪枝。一些skip/Dense网络结构一定程度上减弱了重叠的现象，但这种做法引入了大量的计算及内存。本文从更改训练方式的 阅读全文
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python -c "import tensorflow; print(tensorflow.pywrap_tensorflow.IsMklEnabled())" source activate_tf.sh export MKL Verbose=1 阅读全文
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Step I:下载预训练模型 wget -O - https://github.com/mozilla/DeepSpeech/releases/download/v0.3.0/deepspeech-0.3.0-models.tar.gz | tar xvfz - 文件内容如下 StepII:利用te 阅读全文