6K Star项目全新升级，精度大幅提升！

点击上图，查看教学大纲

电脑辅助驾驶员方法→ADAS

“识精气”方法→iPad微信

无人机行踪方法→端侧嵌入式

客源统计方法→电脑摄像头

放大镜处理方法→好看小影片

注*：以上影片/图像提到是从注明可知提到说明了[1]

然而，现实中都电脑终端嵌入式种类繁多、内存资源和计算资源相对有限，要未完成基本概念在端侧的布防，一个巨大挑战是AI基本概念逻辑推理速率到底满足金融业务要求。很多时候，掀研发小老友们对比了各种逻辑推理发变机速率后，税金了九牛二虎之力做基本概念转换和准确度填充，方才将基本概念在端上跑起来了，可是速率还是不太理想，然后又对基本概念做加权、剪枝、蒸馏等一系列的尝试，最后仰天长啸“外壁…活着…了…怎么还是这么慢！”

今天我们给大家带来的新系统升级的碳纤维逻辑推理发变机PaddleLite+基本概念压缩工具PaddleSlim正好可以解决上述端侧布防的痛点问题。

此次系统升级，碳纤维逻辑推理发变机Paddle Lite通过多维度实数可用性技术，准确度有了颇高。经试验，实数准确度在ARM CPU v7与v8指令集下，逻辑推理速率高于分别可以颇高23.09%和23.33%。

再有PaddleSlim非结构稀疏剪枝和INT8加权灵活性的加持，使Paddle Lite的逻辑推理速率更进一步。经试验，在轻量级分类、样品、再分基本概念上适用PaddleSlim非程式设计稀疏后，Paddle Lite的逻辑推理加速降到20%～80%，布防基本概念体积增加22%～36%（准确度损失0.2%～1.5%）；加权加速降到20%～50%，基本概念体积减低75%（准确度损失0.2%～1.0%）。以PicoDet-ShuffleNet-m基本概念在骁龙835ROM上逻辑推理为例，通过PaddleSlim未完成85%非程式设计稀疏剪枝后，可以颇高逻辑推理速率80%；适用INT8加权，可以颇高逻辑推理速率35%。

话里不多说，实际上奉上掀源代码代码借助👇

欢迎大家✨Star珍品，深入研究适用。

生态工程建设欢迎你

自Paddle Lite掀源代码以来，小老友们陆陆续续将Paddle Lite应用到各行各业中都。答谢可爱的小老友们伴随Paddle Lite的的发展，予以坦率的该系统，并大力投入到Paddle Lite的项目工程建设中都。同时，诚实引荐每一位掀源代码老友投身于Paddle Lite掀源代码项目工程建设中都来，跑出中都国AI舞台，突然间世界AI样板。

图像数据库提到说明了

【电脑辅助驾驶员过场】

辅助驾驶员图表：源于微信飞桨Paddle Lite 和微信地图匿名数据库集

辅助驾驶员嵌入式电子产品：

【无人机监测行踪过场】

无人机数据库：

端侧嵌入式：

小度喇叭电子产品：

【电脑客源统过场】

客源行踪变图像段：数据库是从于匿名数据库集：Milan A, Leal-Taixé L, Reid I, et al.MOT16: A benchmark for multi-object tracking[J]. arXiv preprintarXiv:1603.00831, 2016.

摄像头嵌入式：

【iPad微信APP过场】

识精气新功能影片：适用微信APP可借助录制

APP图标是从：微信APP

【放大镜图表移入过场】

APP图标掀源代码：好看小影片

扫描，优惠格致

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