检索结果-南通市图书馆

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Deep Neural Network Compression Method Based on product quantization

Deep Neural Network Compression Method Based on Product Quan...

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第三十九届中国控制会议

作者： Xiuqin Fang Han Liu Guo Xie Youmin Zhang Ding Liu School of Automation and Information Engineering Xi’an University of Technology

In this paper a method based on the combination of product quantization and pruning to compress deep neural network with large size model and great amount of calculation is proposed. First of all, we use pruning to reduce redundant parameters in deep neural network, and then refine the tune network for fine tuning. Then we use product quantization to quantize the parameters of the neural network to 8 bits, which reduces the storage overhead so that the deep neural network can be deployed in embedded devices. For the classification tasks in the Mnist dataset and Cifar10 dataset, the network models such as LeNet5, AlexNet, ResNet are compressed to 23 to 38 times without losing accuracy as much as possible.

关键词： Network Compression Pruning product quantization Vector quantization

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Remote Sensing Image Retrieval by Multi-Scale Attention-Based CNN and product quantization

Remote Sensing Image Retrieval by Multi-Scale Attention-Base...

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第40届中国控制会议

作者： Jun Chu Linhao Li Xiaowu Xiao School of Automation Beijing Institute of Technology

With the development of information technology,all kinds of image information are *** has been a hot is sue in computer vision to quickly retrieval interested images from data *** complexity of remote sensing images brings new challenges to the retrieval *** paper presents a new method for remote sensing image *** our proposed multiscale attention-based convolutional neural network with improved product quantization method（APQ）,we first use deep neural network with visual attention mechanism to extract feature representation of remote sensing images,and then we use an improved product quantization method to reduce the dimension of the features for the purpose of reducing the retrieval computation *** on two remote sensing datasets Satellite Remote Sensing and NWPU show that our APQ method can outperform some state-of-the-art remote sensing image retrieval methods.

关键词： Remote Sensing(RS) Image Retrieval product quantization Multi-Scale Attention

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