深度学习

深度学习时代下的语义分割综述

语义分割一直是计算机视觉中十分重要的领域,随着深度学习的流行,语义分割任务也得到了大量的进步。本文首先阐释何为语义分割,然后再从论文出发概述多种解决方案,并介绍目前语义分割领域主流的数据集。本文由浅层模型到深度模型,简要介绍了语义分割各种技术。本文简要地概述了每一篇重要论文的精要和亮点,希望能给读者一些指南。

深度学习模型压缩与加速综述

目前在深度学习领域分类两个派别,一派为学院派,研究强大、复杂的模型网络和实验方法,为了追求更高的性能;另一派为工程派,旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上,效率是其追求的目标。本文主要介绍深度学习模型压缩和加速算法的三个方向,分别为加速网络结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化加速。