为了实现上述“云-边协同”的运行时自适应计算,在商用网络上进行“可插拔”的轻量级技术,“动态可加载的轻量级压缩算子”带来了可能。其本质是:利用“参数共享 + 参数分离”的思想,在商用网络上实现不同轻量级压缩算子的装载插拔设计,实现动态运行时可调优的模型压缩。
DiRAP由存算一体的角度,综合考虑实时自适应的深度学习推理框架。面对动态情境,精细化设计分割决策空间,以降低卸载决策时延;模型动态切换时,自适应增量式加载深度模型,降低加载时延及冗余资源消耗。
情境自适应和运行时自演化的移动端深度模型压缩(AdaSpring)
# 文章引用Liu S, Li X, Zhou Z, et al. AdaEnlight: Energy-aware low-light video stream enhancement on mobile devices[J]. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and...
在Apifox中我们可以看到请求的body的大小,在Content-Length后显示,Nginx默认的request body为1M,小于我们上传的大小 解决方案找到etc/nginx/nginx.conf配置文件,打开,在http{}处写入clien...
在实时视频流中往往存在大量的无效帧,如画面长期静止、画面运动过于强烈导致严重模糊等。针对该问题,提出了该方法。
需要驱动的模型选择框架(AdaDeep)