黑洞资源笔记
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- 优化编译器删除重复字符串和数组 | 地址
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- YOLOv6 是美团发布的一款开源的面向工业应用的 2D 目标检测模型 [1],主要特点是速度快、精度高、部署友好,在美团众多视觉业务场景中都有着广泛的应用。
通过量化(Quantization)提升推理速度是实际工业应用中的基本操作,但由于 YOLOv6 系列模型采用了大量的重参数化模块,如何针对 YOLOv6 进行高效和高精度的量化成为一个亟待解决的问题。
本文旨在解决 YOLOv6 量化方面的难题,并以 YOLOv6s 模型为例,从训练后量化(Post-Training Quantization, PTQ)和量化感知训练(Quantization-Aware Training, QAT)两个方面进行分析,探索出了一条切实可行的量化方案。| 详文 -
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- Web3.0到底是怎么回事儿?.mp4
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- 完结,【慕课】Web前端架构师2022版,全新升级,独家专供配套电子书。
- 我草!涨了这么多?Google下个月的workspace是不是又要多扣钱了。。。