文件名称：EagleEye:（ECCV'2020口头）鹰眼
文件大小：727KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 08:20:13
Python
EagleEye：高效的神经网络修剪的快速子网评估 PyTorch实施 ，江苏，， 在 查看关于EagleEye的：“边缘上的高性能AI：从模型压缩和硬件体系结构设计的角度出发”，DMAI HiPerAIR，2020年8月。 引文 如果您在研究中使用EagleEye，请考虑引用： @misc{li2020eagleeye, title={EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning}, author={Bailin Li and Bowen Wu and Jiang Su and Guangrun Wang and Liang Lin}, year={2020}, eprint={2007.02491}, archivePrefix={arXiv},
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EagleEye-master
----inference.py(3KB)
----report()
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----fig()
--------pipeline.png(202KB)
--------eye.png(91KB)
--------cor_fix_flops.png(296KB)
----compress_config()
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--------res50_imagenet.yaml(10KB)
----.DS_Store(6KB)
----models()
--------__init__.py(0B)
--------mobilenet.py(2KB)
--------wrapper.py(5KB)
--------resnet.py(421B)
----scripts()
--------res50_50flops.sh(956B)
--------mbv1_50flops.sh(932B)
--------res50_25flops.sh(957B)
--------res50_75flops.sh(957B)
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--------__init__.py(0B)
--------base_options.py(4KB)
----choose_strategy.py(743B)
----README.md(7KB)
----data()
--------__init__.py(707B)
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--------imagenet.py(1KB)
----.gitignore(2KB)
----distiller()
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--------thresholding.py(9KB)
----search_results()
--------best_strategy_res50_75flops.txt(414B)
--------best_strategy_res50_50flops.txt(416B)
--------best_strategy_mbv1_50flops.txt(163B)
--------best_strategy_res50_25flops.txt(416B)