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group channel pruning
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目标检测中的组通道修剪和空间注意力蒸馏
本文提出了一种三阶段的模型压缩方法,即动态稀疏训练、组通道剪枝和空间关注蒸馏,可将目标检测网络的参数减少 64.7%、计算量减少 34.9%。
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