深度學習在線下場景的探索與實踐-云棲大會（38頁）.pdf

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1、云端3IC4min W+.=G=0 min W.C=1,15,=W+2 2+=+min 22.,=W+2 2+1:=argmin,+1:=argmin+1,+1:=+1+1min2=+1+,.6Continuous solutionDiscrete solution7Binary：C=1,1Ternary：C=1,0,1Int3：C=2,1,0,1,2,C=4,2,1,0,1,2,4,C=8,4,2,1,0,1,2,4,FeatureMap量化：minii 2.int4量化AlexNet9MethodMethod#Bits#BitsTopTop-1 1 Acc.Acc.TopTop-5 5 A

2、cc.Acc.Binary(ours)10.6870.886BWN10.6390.851Ternary(ours)20.7250.907TWN20.6560.8653bit（ours）30.7490.921Full-precision320.7530.9223 3 BitsBitsFullFullmAP0.7760.77810Prune 60%Weights(a)(b)(c)70%90%.Starting PointAlexnetGoogleNetDC：Deep Compression:Compressing Deep Neural Networks with Pruning,Trained

3、Quantization and Huffman CodingDNS：Dynamic Network Surgery for Efficient DNNs精度無損的情況下：+2+1-2-113xyd(x,y)p=1/d x,y2x,yO(log(n)。141/d21516IPIRC（ICCV）2019 第一名Low Power Image Recognition Challenge1718Comparison with the state-of-the-art methods on COCO test-dev set.19高斯壓縮工具TS結構實現無感知壓縮202122參數稀疏：90%+量化4,2,1,0分支23170倍加速比0.173ms0.173msGPU29.9ms242527人機對比（精度）“天巡”智能算法人工標記目標識別（*市大棚）9 90%0%60%*市疑似違章識別78%78%34%路網提取排行榜第一地物分類排行榜第一遙感目標檢測排行榜第一人機對比結果28前一年衛片后一年衛片及變化前一年衛片后一年衛片新增建筑物識別路網提取結果地物分類北京市大棚識別局部放大圖遙感密集目標檢測前一年衛片后一年衛片新增建筑物識別結果類別A-背包、行李箱內危險品檢測34