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騰訊AI 黃秋生與羅志祥 Lab公布開源PocketFlow工程 供給技藝同意

[2019-06-08 03:16:52] 來源: 編輯: 點擊量:
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導讀:騰AI黃秋生與羅志祥Lab公布開源PocketFlow工程供給技藝同意 11月1日,騰AILab在南京舉辦的騰舉世競爭伙伴論壇上頒發正式開源PocketFlow工程,該工程是一個被動化深度學習模子
騰AI黃秋生與羅志祥Lab公布開源PocketFlow工程供給技藝同意

11月1日,騰AILab在南京舉辦的騰舉世競爭伙伴論壇上頒發正式開源PocketFlow工程,該工程是一個被動化深度學習模子膨脹與加快框架,整合多種模型膨脹與加快算法并獨霸強化深造踴躍征采相符收縮參數,謀激進深度深造模型因為模子體積太大,計算利潤泯滅高而難以在移動裝備上安排的痛點,同時極大水平的低落了模子膨脹的技術手段門檻,賦能挪動端AI使用開辟。

這是一款適用于各個專業能黃秋生與羅志祥力層面斥地者的模型縮短框架,基于Tensorflow啟示,集成為了今朝干流與AILab自研的多個模子收縮與鍛煉算法,并接納超參數美化組件實現了全程自動化托管式的模子緊縮。斥地者無需分明詳細模型緊縮算法細節,便可快捷黃秋生與羅志祥地將AI技能安排到移動端打造品上,實現用戶數據的本地處置。

據簡介,目前該框架在騰外部已對多個挪動端AI運用模子發展壓縮與加速,并取得了令人滿意的成效,對應用小我的上線成效起到了尤為重要的感化。

在騰黃秋生與羅志祥公司外部,PocketFlow框架正在為多項挪動端營業供應模子壓縮與減速的手藝支持。譬喻,在電話照相APP中,人臉環節點定位模型是一個經常使用的預處置模塊,經由過程對臉部的百余個特色點如眼角、鼻尖等進行辨認與定位,可能為后續的人臉辨認、智能美顏等多個應用供應必要的特征數據。基于PocketFlow框架,對人臉要害點定位模子發展收縮,在維持定位精度強項的同時,大幅度地降低了計算開支,在本人曾經十分精簡的網絡上取患有1.3~2倍不等的減速造詣,壓縮后的模子已經在現實打造品中獲取安排。

在人體體態識別工程中,PocketFlow更是在滿足上線精度的申請下,使得模子推理速度有3倍以上的減速,為項方針移動端落地起到了抉擇性的感導。

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