摘要：
本文主要介绍 FBNet 系列，在这一篇会给大家带来三种版本的 FBNet 网络，从基本 NAS 搜索方法开始，到 v3 版本的独特方法。在本文中读者会了解到如何用 NAS 搜索出最好的网络和训练参数。 FBNet V1 模型 FBNetV1:完全基于 NAS 搜索的轻量级网络系列，结合了 DNAS 阅读全文
摘要：
本文将会介绍 ESPNet 系列，该网络主要应用在高分辨率图像下的语义分割，在计算内存占用、功耗方面都非常高效，重点介绍一种高效的空间金字塔卷积模块（ESP Module）；而在 ESPNet V2 上则是会更进一步给大家呈现如何利用分组卷积核，深度空洞分离卷积学习巨大有效感受野，进一步降低浮点计算 阅读全文
摘要：
在本文会介绍 MobileNet 系列，重点在于其模型结构的轻量化设计，主要介绍详细的轻量化设计原则，基于这原则，MobileNetV1 是如何设计成一个小型，低延迟，低功耗的参数化模型，可以满足各种用例的资源约束。可以更方便的实现分类，检测，嵌入和分割等功能。会结合目前较流行的深度学习技术，在 V 阅读全文
摘要：
本文会介绍 ShuffleNet 系列，重点在于其模型结构的轻量化设计，涉及如何降低深度网络计算量，在本文中会着重会讲解逐点分组卷积(Pointwise Group Convolution)和通道混洗(Channel Shuffle)两种新的运算，而 V2 版本则会从设备运算速度方面考虑将网络进行轻 阅读全文
摘要：
本文将介绍 SqueezeNet 系列网络，在轻量化模型这个范畴中，Squeezenet 是最早的研究。主要针对了一些组件进行轻量化。与以往的网络都只讲网络如何设计不同。SqueezeNext 则从硬件角度分析如何加速，从而更全面地了解网络结构的设计。 SqueezeNet 模型 SqueezeNe 阅读全文
摘要：
自 Vision Transformer 出现之后，人们发现 Transformer 也可以应用在计算机视觉领域，并且效果还是非常不错的。但是基于 Transformer 的网络模型通常具有数十亿或数百亿个参数，这使得它们的模型文件非常大，不仅占用大量存储空间，而且在训练和部署过程中也需要更多的计算 阅读全文
摘要：
在本文会接着介绍 CNN 模型的小型化，除了第二篇文章提到的三个模型外，在本文会继续介绍 ESPNet 系列，FBNet 系列，EfficientNet 系列和 GhostNet 系列。 ESPNet 系列 ESPNetV1 ESPNet V1：应用在高分辨图像下的语义分割，在计算、内存占用、功耗方 阅读全文
摘要：
神经网络模型被广泛的应用于工业领域，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间以及算力的限制，大而复杂的神经网络模型是难以被应用的。首先由于模型过于庞大，计算参数多(如下图所示)，面临内存不足的问题。其次某些场景要求低延迟，或者响应要快。所以，研究小而高效的 CNN 模型至关重要。 本文将介文绍一些常见的 阅读全文
摘要：
本文将介绍 AI 模型网络参数方面的一些基本概念，以及硬件相关的性能指标，为后面让大家更了解模型轻量化做初步准备。值得让人思考的是，随着深度学习的发展，神经网络被广泛应用于各种领域，模型性能的提高同时也引入了巨大的参数量和计算量（如下图右所示），一般来说模型参数量越大，精度越高，性能越好(如下图左所 阅读全文
摘要：
AscendCL 作为华为 Ascend 系列 AI 处理器的软件开发框架，为用户提供了强大的编程支持。通过 AscendCL，开发者可以更加高效地进行 AI 应用的开发和优化，从而加速 AI 技术在各个领域的应用和落地。AscendCL 的易用性和高效性，使得它成为开发 AI 应用的重要工具之一。 阅读全文