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ICCV非配对图像翻译的共同演化压缩
本文针对图像翻译中具有复杂架构、参数数量众多、计算复杂度较高的生成器，提出了一种全新的协同进化方法，以减少其内存使用量及乘法操作次数，从而在图像翻译中实现紧凑高效的生成器设计。Experiments 表明，该方法的有效性得到了充分的验证。
PDF5 years ago
CVPROICSR：用于紧凑型深度神经网络的通道内外稀疏正则化
本文提出了一种基于 Out-In-Channel 稀疏正则化（OICSR）的全局贪心利用相关性检测权重，进而实现对多个连续卷积层的稀疏化压缩，并设计了一种全局贪心裁剪算法来进一步压缩卷积神经网络的 FLOPs，同时在准确率方面也取得了优于原
PDF5 years ago
CVPRHetConv: 基于异构内核的卷积神经网络
通过使用异构卷积内核，我们提出了一种新颖的深度学习架构，在减少计算量和参数数量的同时保持代表性效率，实现了在 VGG 和 ResNet 等 CNN 架构中 3 到 8 倍 FLOPs 的速度提升，并与组 / 深度卷积进行比较，证明其具有更高
PDF5 years ago
CVPR利用较少帧数进行高效视频分类
探索了一种使用高计算复杂度的 Teacher 来训练计算效率更高的 Student 进行视频分类的方法，并表明该方法可以显著减少 FLOPs 数量并降低推理时间。
PDF5 years ago
NIPSFLOPs 作为学习稀疏神经网络的直接优化目标
本文扩展了一种最先进的技术，将 FLOPs 直接纳入优化目标，证明不同神经网络能够成功地训练图像分类，从而满足对 FLOPs 需求的指定目标的系统约束。
PDF6 years ago
CVPRMBS：卷积神经网络模型压缩的宏块缩放技术
本文提出了一种宏块缩放算法 (MBS)，可适用于各种 CNN 体系结构，以减小其模型大小。通过与 ImageNet 和 CIFAR-10 的经验研究表明，MBS 可以进一步减小某些已经紧凑的 CNN 模型的模型大小，同时即使是超深的 Res
PDF6 years ago
深度卷积神经网络的渐近软过滤剪枝
本文提出了一种渐进式软过滤剪枝方法以加速卷积神经网络的推理过程，通过在重新训练阶段更新裁剪过的滤波器并逐渐剪枝来避免信息丢失，实验结果表明，与软过滤剪枝相比，本文提出的方法在 ResNet-50 上将 FLOPs 降低了 40%，但只有 0
PDF6 years ago
ShuffleNet V2：高效 CNN 架构设计的实践指南
通过在目标平台上评估直接指标，本文提出了一些实用的指导方针，给出了一个名为 ShuffleNet V2 的新型神经网络架构，并通过全面的消融实验验证了其在速度和准确性之间的平衡是最优的。
PDF6 years ago
CVPR渐进式分组法的高效语义分割
本文研究了对于像 ERFNet 这样的实时语义分割模型，通过采用分组卷积、混洗卷积、深度可分离卷积等技术来优化 CNN 的内存和运行时间。作者提出了一种新的训练方法和高效的架构设计，使得在 FLOPs 的改善下，在 ERFNet 的基础上提
PDF6 years ago