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论文地址:https://arxiv.org/abs/2109.15099
代码地址:https://github.com/ngnquan/PP-LCNet
我们提出了一种基于MKLDNN加速策略的轻量级CPU网络,名为PP LCNet,它提高了轻量级模型在多个任务上的性能。本文列出了在延迟几乎不变的情况下可以提高网络准确性的技术。通过这些改进,PP LCNet的精度可以在相同的分类推理时间下大大超过以前的网络结构。如图1所示,它优于最先进的模型。对于计算机视觉的下游任务,它也表现得很好,例如对象检测、语义分割等。我们所有的实验都是基于PaddlePaddle实现的。PaddleClas提供代码和预训练模型。
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