CP$^3$: 面向基于点云的网络的通道剪枝插件
本文提出了一种基于三维正则化神经网络剪枝的方法，通过分配不同的正则化参数来减少计算和存储消耗，通过分析每个层的冗余和计算成本来确定不同的剪枝比例，实验表明，基于我们的方法的剪枝可以为 3DResNet18 和 C3D 等模型带来 2 倍的理论加速，并仅出现 0.41％和 3.28％的准确度损失，该方法在模型压缩和加速方面表现优异。
Nov, 2018
本研究旨在通过对卷积神经网络的通道剪枝方法进行优化，以提高在移动和嵌入式设备上的计算效率，虽然有些情况下通道剪枝算法可能会损害计算性能，但是我们还是发现采用基于性能的剪枝会达到预期的效果。
Feb, 2020
本文提出了一种称为 Point-Voxel CNN（PVCNN）的算法，其使用点的形式来表示三维输入数据以减少内存消耗，并通过使用体素来执行卷积以提高效率。该算法在语义分割数据集上实现了比基线模型更高的准确性，同时还在速度上超过了最先进的基于点的模型。
Jul, 2019
通过将神经网络的深度、宽度和分辨率三个维度综合考虑，将修剪问题视为一个最优化问题，并使用多项式回归的方法确定最优解，实现神经网络修剪，进而提出了两种方法来缩短训练回归所需的时间，并进行实验验证，表明我们提出的算法超越了最新的修剪算法和神经结构搜索算法。
Oct, 2020
该研究介绍了一种简单而有效的方法（称为 DCP），旨在尽可能地选择实际有助于卷积神经网络判别能力的通道，并进一步通过去除多余的内核来压缩深层网络，同时通过自适应停止条件来防止选择冗余的通道 / 内核并实现更好的性能。
Jan, 2020
本文介绍了一个使用 3D 点云进行语义分割和对象识别的卷积神经网络，其中核心是点卷积，这是一种可以在点云的每个点上应用的新型卷积算子，并且网络设计简单且能在语义分割和对象识别任务中获得可比较的准确性。
Dec, 2017
本文提出了一种简单而有效的基于数据驱动优化的频道修剪方法，该方法通过每层发现必要的宽度，以非均匀修剪 ResNet-50 等深度神经网络，实现了与现有方法相同的 FLOP 降低率，同时提高了 0.98％的准确度，并优于其他深度神经网络如 ResNet-34 和 ResNet-18。
May, 2020