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オブジェクト検出ネットワークの効率的な推論は、エッジ デバイスの主要な課題です。完全精度のモデルを低ビット幅に直接変換するトレーニング後の量子化 (PTQ) は、モデルの推論の複雑さを軽減するための効
arxiv_reader のブックマーク 2023/04/20 11:52
タスク損失ガイド付き Lp メトリックを使用したオブジェクト検出のトレーニング後の量子化の改善[arXiv reaDer][arXiv][3D][quantization][detection][metric][edge device]オブジェクト検出ネットワークの効率的な推論は、エッジ デバイスの主要な課題です。完全精度のモデルを低ビット幅に直接変換するトレーニング後の量子化 (PTQ) は、モデルの推論の複雑さを軽減するための効2023/04/20 11:52
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2023/04/20
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オブジェクト検出ネットワークの効率的な推論は、エッジ デバイスの主要な課題です。完全精度のモデルを低ビット幅に直接変換するトレーニング後の量子化 (PTQ) は、モデルの推論の複雑さを軽減するための効
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タスク損失ガイド付き Lp メトリックを使用したオブジェクト検出のトレーニング後の量子化の改善
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