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【星球知识卡片】模型剪枝有哪些关键技术，如何对其进行长期深入学习

1 为什么要研究模型剪枝 在真正研究模型剪枝之前，我们首先要知道为什么要做这件事，模型到底有多么冗余呢，以Google对大模型和移动端小模型的研究来说明这个问题，如下。 ?...2 连接剪枝 对权重连接和神经元进行剪枝是最简单，也是最早期的剪枝技术，NVIDIA的韩松等人是最早研究模型剪枝技术的团队，当然还有的方法会在剪枝后添加一个恢复操作以便获得更好的性能。 ?...第一个是基于重要性因子，即评估一个通道的有效性，再配合约束一些通道使得模型结构本身具有稀疏性，从而基于此进行剪枝。第二个是利用重建误差来指导剪枝，间接衡量一个通道对输出的影响。...第三个是基于优化目标的变化来衡量通道的敏感性。 ? 4 个性化剪枝 不同的输入样本，不同的通道层其实都需要不同的剪枝方案，注意力机制，动态模型等在模型剪枝中很有用，典型研究包括DCP，RNP等。 ?...5 剪枝策略 当前大部分的模型剪枝方法都是对每一层在基准模型训练后进行单独剪枝，这样的方案比较耗时，效率不高，因此研究其他更加高效的剪枝策略也是很有必要的。 ?

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MXNet实现卷积神经网络训练量化

开篇 深度学习在移动端的应用是越来越广泛，由于移动端的运算力与服务器相比还是有差距，所以在移动端部署深度学习模型的难点就在于如何保证模型效果的同时，运行效率也有保证。...这时候就要精简模型的结构了，一般是对训好的大模型进行剪枝，或者参考现有的比如MobileNetV2（https://arxiv.org/abs/1801.04381）和ShuffleNetV2（https...对训练好的网络做量化，在实践中尝试过TensorRT的后训练量化算法，在一些任务上效果还不错。...实际应用中对BN的处理 对于如何融合batchnorm参数进卷积层参数，看以下公式： ?...实验结果 用VGG在Cifar10上做了下实验，效果还可以，因为是为了验证量化训练的有效性，所以训Cifar10的时候没怎么调过参，数据增强也没做，训出来的模型精确度最高只有0.877，比最好的结果0.93

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    AAAI2021 | 在手机上实现19FPS实时的YOLObile目标检测，准确率超高

    为此，一些轻量级 (lightweight) 目标检测网络模型被提出，如 SSD-Lite, YOLO-Lite, YOLO-tiny 等，以实现移动设备上的快速目标检测。...YOLObile 框架通过「压缩 - 编译」协同设计在手机端实现了高准确率实时目标检测。该框架使用一种新提出的名为「block-punched」的权重剪枝方案，对模型进行有效的压缩。...整个剪枝的过程从依据预先训练好的网络模型开始，然后将 Reweighted 算法融合在训练的过程中，在训练每 3 到 4 个 epochs 后就能够得到一组可选的剪枝位置，通过重复训练来调整剪枝位置，最终得到精确的剪枝模型结果...同时，通过对所有的块进行重新排序，编译器能够在更少的内存访问次数下运行，进而获得更快的运算速度。...相比于其他 one-stage 目标检测模型和 light-weight 模型，经过剪枝后的 YOLObile 更快且更精确，在准确率和速度上实现了帕累托最优。

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    【目标检测】YOLOv5针对小目标检测的改进模型添加帧率检测

    问题背景 众所周知，YOLOv5会对输入的图片进行放缩，并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高的遥感/无人机图片，小目标难以被训练识别。...本篇博文就来尝试这篇博文YOLOV5 模型和代码修改——针对小目标识别所提到的一种改进方案。 我所使用的是YOLOv5-5.0版本，数据集采用VisDrone数据集。...检测头改进 模型方面的修改：作者在模型上增加了一个更小的Anchor并添加了一个更小的检测头。...图像切割 作者在检测的时候(detect.py)增加了一个图像切分的步骤，即将大图切分成各个小块，分别进行检测，然后再进行融合。...效果检测 为了检测这样做是否有效，我使用改进前的YOLOv5l模型和改进后的YOLOv5l模型对VisDrone数据集训练100个epoch，并挑选了VisDrone测试集中的两张角度较高的图片进行检测

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    【目标识别】YOLOv5针对小目标检测的改进模型添加帧率检测

    问题背景 众所周知，YOLOv5会对输入的图片进行放缩，并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高的遥感/无人机图片，小目标难以被训练识别。...本篇博文就来尝试这篇博文YOLOV5 模型和代码修改——针对小目标识别所提到的一种改进方案。 我所使用的是YOLOv5-5.0版本，数据集采用VisDrone数据集。...检测头改进 模型方面的修改：作者再模型上增加了一个更小的Anchor并添加了一些检测层。...图像切割 作者在检测的时候(detect.py)增加了一个图像切分的步骤，即将大图切分成各个小块，分别进行检测，然后再进行融合。...效果检测 为了检测这样做是否有效，我使用改进前的YOLOv5l模型和改进后的YOLOv5l模型对VisDrone数据集训练100个epoch，并挑选了VisDrone测试集中的两张角度较高的图片进行检测

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    如何系统得对目标检测模型的误差分析？

    大家好，我是阿潘 分享一种系统的、数据驱动的方法，用来了解阻碍模型性能的因素 图1 现实中得目标检测是具有挑战性，具体原因如下： 缺乏数据通常是限制因素。...平均精度 (mAP) - 用于评估目标检测器性能的首选指标 - 不直观，并且与分类问题的准确度、精度或召回率不同，可能难以准确了解模型的执行情况.事实上，这对于检测模型表现不佳的区域没有帮助，更不用说帮助设计改善情况的策略了...虽然评估包括获得单个指标来总结模型是否总体上表现良好，但可以将错误分析视为机器学习系统的调试，检查模型的输出，并将其与基本事实进行比较，最终帮助建立对问题的直觉。它要求深入了解数据和模型。...最重要的是，它们通常会提供有关问题、模型和数据集的有价值信息。 错误分类 现在，让我们最后看看 TIDE 是如何工作的，以及我们如何利用它进行错误分析。...错误的影响 在任何现实世界的场景中，都有一个指标或一组指标，我们希望模型对其表现良好。理想情况下，这些指标与项目目标一致，并且很好地总结了模型在完成手头任务方面的成功程度。

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    详细解读 | 如何让你的DETR目标检测模型快速收敛

    1简介 最近发展起来的DETR方法将transformer编解码器体系结构应用于目标检测并取得了很好的性能。...这缩小了目标分类和box回归的不同区域定位的空间范围，从而减轻了对content embedding的依赖，减轻了训练。...2背景 DETR方法将transformer应用于目标检测取得了良好的性能。它有效地消除了许多手工制作组件的需要，包括NMS和Anchor生成。...式1中的box预测过程包括2个步骤: 对非归一化空间中的参考点进行预测; 将预测框归一化到范围[0,1]; 步骤(1)表示decoder embedding f包含了构成方框的4个端点相对于非归一化空间中的参考点...目标检测通常需要隐式或显式定位目标的4个端点以实现精确的box回归，并定位目标区域以实现精确的目标分类。multi-head mechanism有利于解决定位任务的纠缠问题。

    3.3K30

    详细解读 | Google与Waymo教你如何更好的训练目标检测模型！！！（附论文）

    1简介 通过更好的模型架构、训练和推理方法的结合，目标检测系统的速度-精度Pareto曲线得到了改进。在本文中系统地评估了各种各样的技术，以理解现代检测系统的大多数改进来自哪里。...本文用RetinaNet和RCNN检测器在普通的ResNet-FPN backbone上对这些改进进行benchamrk测试。普通检测器的准确率提高了7.7%，速度提高了30%。...； 提供了2个目标检测模型家族作为未来研究的新baseline，RetineNetRS和Cascade RCNN-RS； 探索了one-stage RetinaNet和two-stage RCNN模型之间的速度...Bello等人证明了SE Block和ResNet-D对于分类模型都是有效的。最近的检测方向也显示了像Sigmoid线性单元激活这样的非线性激活函数对提高检测性能也是有效的。...EfficientDet中的复合缩放规则将输入分辨率与模型深度和所有模型组件(包括backbone、FPN和检测头)的特征维度一起进行缩放。

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    自动模型压缩与架构搜索，这是飞桨PaddleSlim最全的解读

    图 5 2、自动模型压缩 自动模型压缩相比 NAS 而言，不是一个从无到有的过程，而是在一个已有的模型（训练好的）基础上进行压缩裁剪，在保证精度的同时，快速获得一个更快、更小的模型。...剪枝 网络剪枝是将训练好的模型中的允余参数去掉，达到减小模型参数量和计算量的目的。在众多剪枝方法中，可以根据被裁剪的参数是否具有结构化的信息分为细粒度剪枝和结构化剪枝两类。...图 9 在剪枝的过程中，如何确定每层的最优剪枝比例和具体要裁剪的 filter，来达到整个模型的最优压缩比是该方法中要解决的问题，对于选择哪些 filter 进行裁剪，常规的方案和细粒度剪枝类似，对不同...论文【Pruning Filters for Efficient ConvNets】提出了一种基于敏感度的剪枝策略，通过不同层对剪枝的敏感度来决定裁剪比例，每层敏感度的计算方法是使用不同裁剪比例对该层进行剪枝...一般模型蒸馏的流程如下，先训好一个大模型，让后让小模型去拟合大模型产生的 soft target，在蒸馏结束后，一般还会使用真实的 label 信息进行 fine-tuning，如图 12 所示。

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    推翻剪枝固有观点？清华、伯克利提出NN过参数化真的不重要

    它有助于为网络压缩找到一些新的东西。然而，目前我认为它不会改变工作流程。因为基本上，重新训练仍是必需的，而对训练好的模型进行剪枝可以减少再次训练的时间。...机器之心对该论文的核心内容进行了介绍，欢迎大家留言探讨。...每个模型的 Prune Ratio 都和原论文一致。 4.3 向目标检测任务的迁移学习 ? 表 7：剪枝在检测任务上的（mAP）结果。剪枝后的模型来自于 Li et al. (2017)。...Prune-C 指在分类预训练权重上剪枝，Prune-D 指在迁移至检测任务之后的权重上进行剪枝。Scratch-E/B 表示从头开始在分类任务上预训练剪枝后的模型，然后迁移至检测任务。...6 讨论及结论 我们建议未来的剪枝方法基于强大的基线模型进行评估，尤其是在目标剪枝架构已经被预定义的情况下。

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    小程序-云开发-如何对敏感词进行过滤即内容安全的检测(上)

    作者 | 随笔川迹 ID | suibichuanji 前言 撰文:川川 您将在本文中学习到如何在小程序中对一段文本进行检测是否含有违法违规的内容 遇到涉及敏感文本问题,以及接入内容安全的校验 具体有哪些应用场景...具体有哪些解决办法 方案1: xxxx 方案2::xxxx 方案3: xxxx 云函数调用结合request-promise第三方库实现内容请求校验 本文重点在于 学会如何在小程序端请求云函数,有别于传统的...wx.request的方式(类似AJax) 在云函数端,利用第三方https请求库(request,request-promise),获取Access_token,以及向微信官方提供的内容检测接口发请求进行校验...,约喝茶等,这样的话,就得不偿失了的 02 应用场景 用户个人资料违规文字检测(个人信息等,一些过于商业以及营销之类的词可以进行过滤或禁止输入) 用户自行发表的信息,评论,留言,内容检测等 03 解决办法...小程序前端逻辑代码 // 点击发送按钮,对输入的文本内容进行校验 send() { wx.cloud.callFunction({ name: 'msgSecCheck1', //

    3.8K10

    安卓APP安全漏洞测试 如何对APP安全进行全方位的漏洞检测

    ，以及攻击等情况时而发生，近几年移动互联网的快速发展，APP应用，网站也越来越多，受到的攻击成几何的增长，有很多客户找到我们SINE安全来进行测试服务，那如何通过测试解决网站APP现有的攻击问题呢，首先我们要了解...，从普通的用户访问对网站进行测试。...分多个层面进行，网站方面，APP方面，我们从网站来说，大体渗透的范围，对网站的漏洞进行检测，包括SQL注入漏洞，get,post,cookies注入漏洞，延迟注入检测，盲注检测，XSS跨站漏洞检测，分反射...根据SINE安全团队十年的测试经验得出，在对客户网站进行测试前，收集客户网站信息以及资料，整理的越多越好，有利于更深入的了解客户，只有真正的了解了自己，才能知彼知己百战不殆，通过收集的资料，人工+软件辅助的方式对漏洞进行检测...最后对测试出的漏洞，以及漏洞修复方案，安全方面建议，整理成详细的安全部署报告，交由甲方公司，对整体的渗透测试内容进行描述，检测出来的漏洞分高中低，漏洞名称，漏洞详情，漏洞利用方式，以及如何才能修复好漏洞

    1.6K10

    自动模型压缩与架构搜索，这是飞桨PaddleSlim最全的解读

    图 5 2、自动模型压缩 自动模型压缩相比 NAS 而言，不是一个从无到有的过程，而是在一个已有的模型（训练好的）基础上进行压缩裁剪，在保证精度的同时，快速获得一个更快、更小的模型。...剪枝 网络剪枝是将训练好的模型中的允余参数去掉，达到减小模型参数量和计算量的目的。在众多剪枝方法中，可以根据被裁剪的参数是否具有结构化的信息分为细粒度剪枝和结构化剪枝两类。...图 9 在剪枝的过程中，如何确定每层的最优剪枝比例和具体要裁剪的 filter，来达到整个模型的最优压缩比是该方法中要解决的问题，对于选择哪些 filter 进行裁剪，常规的方案和细粒度剪枝类似，对不同...论文【Pruning Filters for Efficient ConvNets】提出了一种基于敏感度的剪枝策略，通过不同层对剪枝的敏感度来决定裁剪比例，每层敏感度的计算方法是使用不同裁剪比例对该层进行剪枝...一般模型蒸馏的流程如下，先训好一个大模型，让后让小模型去拟合大模型产生的 soft target，在蒸馏结束后，一般还会使用真实的 label 信息进行 fine-tuning，如图 12 所示。

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    清华&伯克利ICLR论文：重新思考6大剪枝方法

    在剪枝过程中，根据一定的标准，对冗余权重进行修剪并保留重要权重，以最大限度地保持精确性。 剪枝通常能大幅减少参数数量，压缩空间，从而降低计算量。 然而，剪枝方法真的有它们声称的那么有效吗？...他们检查了6种最先进的剪枝算法，发现对剪枝后的模型进行fine-tuning，只比使用随机初始化权重训练的网络的性能好一点点，甚至性能更差。...这些实验结果比较了从头开始的训练剪枝模型和基于继承权重进行微调，以及预定义和自动发现的目标体系结构的方法。...此外还包括从图像分类到物体检测的转移学习实验。 表1：基于L1范数的通道剪枝的结果（准确度）。“剪枝模型”是从大型模型中进行剪枝的模型。原模型和剪枝模型的配置均来自原始论文。...在原始论文中不需要微调，因此存在一个“剪枝”列，而不是“微调”列 表6：非结构化剪枝的结果（准确度）“剪枝比”表示在所有卷积权重集中，进行剪枝的参数的比例。 表7：用于检测任务的剪枝结果（mAP）。

    1K10

    我们是如何改进YOLOv3进行红外小目标检测的？

    【GiantPandCV导语】本文将介绍BBuf、小武和笔者一起在过年期间完成的一个目标检测项目，将描述我们模型改进的思路、实验思路、结果汇总和经验性总结。...2.3 数据集部分改进 上边已经分析过了，背景对目标检测的结果还是有一定影响的，所以我们先后使用了几种方法进行改进。...笔者在一个目标检测比赛中见到有一个大佬是在YOLOv3的FPN的三个分支上各加了一个CBAM，最终超过Cascade R-CNN等模型夺得冠军。 2....但是对于尺度单一的数据集反而有反作用，比如红外小目标数据集目标尺度比较统一，都很小。 Anchor对模型影响比较大，Anchor先验不合理会导致更多的失配，从而降低Recall。...机制》、《从零开始学习YOLOv3》、《目标检测和感受野的总结和想法》、《PyTorch中模型的可复现性》、《目标检测算法优化技巧》等，欢迎去干货锦集中回顾。

    1.9K30

    小程序-云开发-如何对敏感词进行过滤即内容安全的检测(下)

    作者 | 随笔川迹 ID | suibichuanji 前言 撰文:川川 您将在本文中学习另外一种方式如何在小程序中对一段文本进行检测是否含有违规内容 云函数中进行简单的配置一下,就可以实现文本内容的校验...小程序端进行文本内容的弱校验,减少API的请求 如何将涉及违规的文本内容用*号代替,进行过滤处理 云函数调用方式的优点(推荐使用) 本文重点在于 学会如何在小程序云开发中的云函数后端进行配置,实现文本内容的校验...小程序端在什么时机进行弱校验,为什么有必要这么做 遇到违规文本内容用特殊字符替代 · 正 · 文 · 来 · 啦 · 在前面一文小程序-云开发-如何对敏感词进行过滤即内容安全的检测...(上)中通过在小程序端请求云函数msgSecCheck1,通过request,request-promise请求微信提供的内容安全接口以及获取access_token,实现了对小程序端输入文本内容安全的检测...*/ const g_reg = /好贱|操|杀|贱|傻|疯|炮|奸|猪|笨|屁|麻痹|滚犊子|婊/gm // 手动对敏感词检测 _hasSensitiveWords(str) { if

    3.1K10

    卷积神经网络训练模拟量化实践

    前言 深度学习在移动端的应用是越来越广泛，由于移动端的运算力与服务器相比还是有差距， 所以在移动端部署深度学习模型的难点就在于如何保证模型效果的同时，运行效率也有保证。...在验证 完了之后，开始着手部署到移动端，这时候就要精简模型的结构了，一般是对训好的大模型 进行剪枝，或者参考现有的比如MobileNetV2和ShuffleNetV2等轻量级的网络重新设计自己的 网络模块...对训练好的网络做量化，在实践中尝试过TensorRT[5][8]的后训练量化算法，效果还不错。...以下两张图片分别表示的是训练过程 与实际应用过程中对batchnorm层处理的区别： 对于如何融合batchnorm参数进卷积层参数，看以下公式： 公式中的，W和b分别表示卷积层的权值与偏置...实验结果 用VGG在Cifar10上做了下实验，效果还可以，因为是为了验证量化训练的有效性，所以训 Cifar10的时候没怎么调过参，数据增强也没做，训出来的模型精确度最高只有0.877，比最好的

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    【3D目标检测】开源 | 弱监督的3D目标检测器，不需要任何ground truth就可以进行模型训练

    备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称，更快通过申请，长按加细分领域技术交流群，目前有细分领域：图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理（分割检测）、深度学习...所以说弱监督学习是一种很有前途的方法，它可以减少标注需求，但现有的弱监督目标检测器大多用于2D检测而不是3D。...本文中，我们提出了命名为的VS3D弱监督3D目标检测框架，该方法不使用任何带有ground truth的 3D边界盒，就可以训练点云三维物体检测器。...首先，本文提出了一个无监督的3D候选模块，该模块通过利用标准化的点云密度来生成候选目标。...算法在具有挑战性的KITTI数据集上进行了综合实验，结果证明本文的VS3D，在不同的评估设置中都可以取得优越的性能。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ?

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