模型压缩：CNN和Transformer通用，修剪后精度几乎无损，速度提升40%

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点击蓝字 关注我们 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID ｜ 计算机视觉研究院 学习群 ｜ 扫码在主页获取加入方式 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2401.06426.pdf 计算机视觉研究院专栏 Column of Computer Vision Institute 随着目标检测的蓬勃发展，近年来提出了几种深度卷积神经网络模型，例如R-CNN、SSD和YOLO等。然而，随着网络变得越来越复杂，这些模型的规模不断增加，这使得在现实生活中将这些模型部署到嵌入式设备上变得越来越困难。因此，开发一种高效快速的物体检测模型以在不影响目标检测质量的情况下减小参数大小至关重要。 PART/ 1    前言    深度学习模型在目标检测的性能上取得了重大突破。 然而，在传统模型中，例如Faster R-CNN和YOLO，由于计算资源有限和功率预算紧张，这些网络的规模使其难以部署在嵌入式移动设备上。 深度 ………………………………