Técnica Jedi de redução de redes convolucionais — pruning
Você tem novamente a tarefa de detecção de objetos. A prioridade é a velocidade de operação com precisão aceitável. Você pega a arquitetura YOLOv3 e faz o treinamento adicional. A precisão (mAp75) é maior que 0.95. Mas a velocidade de execução ainda é baixa. Droga. Hoje, vamos evitar a quantização. E abaixo, vamos examinar o Model Pruning — a remoção de partes excessivas da rede para acelerar a inferência sem perda de precisão. Visualmente — de onde, quanto e como […]
