模型部署进阶课程:实例学习推理端优化

8月25日,机器之心联合旷视开设的公开课《零基础入门旷视天元MegEngine》第五讲完成,旷视科技移动业务团队高级工程师赵凯以ShuffleNet V2为例, 主要介绍了如何将预训练的模型部署到Android 移动终端,结合Camera完成实时推理实现。回顾视频如下:

第6课预告

课程主题:部署进阶:推理端优化

直播时间:9月1日 20:00—21:00

本课讲师:王鹏,旷视科技移动业务团队研究员

讲师简介:王鹏,毕业于成都理工大学,旷视科技多摄算法研究员,方向为多视图三维重建深度学习融合,参与实时预览虚化、光学变焦、超广角畸变、单目深度估计等多个项目的研发与落地。

分享概要:

  • 了解模型量化基本原理,介绍 MegEngine 框架中模型量化方案,量化相关的模块和使用方法。

  • 以网络模型ShuffleNet V2为例, 实例讲解使用MegEngine进行模型量化的流程。

如何参与


零基础入门旷视天元MegEngine课程全程免费,添加机器之心小助手,备注「天元」即可加入学习交流群,一起看直播学理论、做作业动手实践。

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课程全部安排如下:

入门旷视科技
相关数据
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

旷视科技机构

旷视成立于2011年,是全球领先的人工智能产品和解决方案公司。深度学习是旷视的核心竞争力,我们打造出自研的AI生产力平台Brain++并开源其核心——深度学习框架“天元”,实现了算法的高效开发与部署。在持续引领技术进步的同时,我们推动AI产业的商业化落地,聚焦个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大赛道,为个人用户带来更出色的美学体验与安全保障、让城市空间更有序、并帮助企业实现工业、仓储数字化升级。我们提供包括算法、软件和硬件产品在内的全栈式、一体化解决方案。

https://www.megvii.com
机器之心机构

机器之心,成立于2014年,是国内最具影响力、最专业、唯一用于国际品牌的人工智能信息服务与产业服务平台。目前机器之心已经建立起涵盖媒体、数据、活动、研究及咨询、线下物理空间于一体的业务体系,为各类人工智能从业者提供综合信息服务和产业服务。

https://www.jiqizhixin.com/
三维重建技术

三维重建是指利用二维投影或影像恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术。

单目深度估计技术

单目深度估计是指从单张RGB图像中估计深度。

量化技术

深度学习中的量化是指,用低位宽数字的神经网络近似使用了浮点数的神经网络的过程。

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