51.1 簡介 全球首個自動模型壓縮框架 一款面向移動端AI開發(fā)者的自動模型壓縮框架，集成了當前主流的模型壓縮與訓練算法，結合自研超參數(shù)優(yōu)化組件...
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51.現(xiàn)有移動端開源框架及其特點—PocketFlow-1 -
50.現(xiàn)有移動端開源框架及其特點—FeatherCNN與TensorFlow Lite50.1 FeatherCNN FeatherCNN 是由騰訊 AI 平臺部研發(fā)的基于 ARM 架構的高效 CNN 推理庫，該項目支持 Caff...
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49.現(xiàn)有移動端開源框架及其特點—MACE（ Mobile AI Compute Engine）Mobile AI Compute Engine (MACE) 是一個專為移動端異構計算設備優(yōu)化的深度學習前向預測框架MACE覆蓋了常見的移動端...
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48.現(xiàn)有移動端開源框架及其特點—MDL（mobile-deep-learning）48.1 功能特點 一鍵部署，腳本參數(shù)就可以切換ios或者android 支持iOS gpu運行MobileNet、squeezenet模型 已...
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47.現(xiàn)有移動端開源框架及其特點—Prestissimo
基礎功能 支持卷積神經網(wǎng)絡，支持多輸入和多分支結構 精煉簡潔的API設計，使用方便 提供調試接口，支持打印各個層的數(shù)據(jù)以及耗時 不依賴任何第三方...
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46.現(xiàn)有移動端開源框架及其特點——QNNPACK-246.1 深度卷積 分組卷積（grouped convolution）將輸入和輸出通道分割成多組，然后對每個組進行分別處理。在有限條件下，當...
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45.現(xiàn)有移動端開源框架及其特點——QNNPACK-1全稱：Quantized Neural Network PACKage（量化神經網(wǎng)絡包） 開源時間：2018年10月 開源用戶：Facebook...
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44.現(xiàn)有移動端開源框架及其特點——NCNN
開源時間：2017年7月 開源用戶：騰訊優(yōu)圖 GitHub地址：https://github.com/Tencent/ncnn[https://...
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43.常用的輕量級網(wǎng)絡——ShuffleNet-v2旨在設計一個輕量級但是保證精度、速度的深度網(wǎng)絡 43.1 設計思想 影響神經網(wǎng)絡速度的4個因素：a. FLOPs(FLOPs就是網(wǎng)絡執(zhí)行了多少m...
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42.常用的輕量級網(wǎng)絡——ShuffleNet-v1ShuffleNet基于MobileNet的group思想，將卷積操作限制到特定的輸入通道 而與之不同的是，ShuffleNet將輸入的grou...
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