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云、端、芯上的视觉计算 | 孙剑
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越来越大和越来越深的神经网络不断降低着识别错误率,甚至在不少语音和图像识别任务上超过了人类。但是这些深度网络也对计算提出了新的要求和挑战:在很多视觉应用场景中,我们需要在不同的计算平台上最大化推理算法的性能。在这个报告,我将介绍一系列我们的近期分别针对云、移动端、芯片的深度神经网络设计工作,包括ResNet,ShuffleNet,DorefaNet等,以获得最佳的识别精度。同时也会介绍一些旷视科技在云、端、芯等应用场景的人工智能实践。
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