深度学习篇---计算机视觉任务&模型的剪裁、量化、蒸馏

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前言

本文简单介绍了计算机视觉任务以及模型的剪裁、量化、蒸馏。

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第一部分：计算机视觉任务

在深度学习领域，图像分类、图像识别、目标检测和图像分割是几种常见的计算机视觉任务，它们各自有不同的应用场景和任务目标。以下是这些应用的区别：

图像分类

图像分类（Image Classification）： 图像分类是最基础的计算机视觉任务。它的目的是将给定的图像划分到预定义的类别中。具体来说，就是输入一张图片，输出这张图片属于哪一个类别。例如，将一张图片分类为“猫”或“狗”。

特点

1. 只需要一个输出，即图片的类别。
2. 不需要定位图像中的对象。
3. 应用广泛，如垃圾邮件检测、疾病诊断等。

图像识别

图像识别（Image Recognition）： 图像识别有时与图像分类是同义的，但通常它指的是更复杂的任务，不仅包括分类，还可能包括检测、识别和定位图像中的多个对象。

特点

1. 可能需要识别图像中的多个对象及其位置。
2. 输出可以是图像中对象的类别和位置。
3. 例如，识别照片中的多个人脸并指出它们是谁。

目标检测

目标检测（Object Detection）： 目标检测不仅识别图像中的对象，还确定这些对象的位置和每个对象的具体边界（通常用边界框表示）。

特点

1. 需要输出对象的类别和位置（边界框坐标）。
2. 可以检测图像中的多个对象。
3. 应用包括自动驾驶汽车中的物体检测、监控视频分析等。

图像分割

图像分割（Image Segmentation）： 图像分割是将图像划分为多个部分或对象的过程，其目的是识别图像中每个像素所属的对象类别。

子任务

1. 语义分割（Semantic Segmentation）：将每个像素分类到预定义的类别中，但不区分同一类别的不同实例。例如，将道路图像中的每个像素分类为“道路”、“人行道”、“车辆”等。
2. 实例分割（Instance Segmentation）：不仅对每个像素进行分类，还区分同一类别的不同实例。例如，在一张图片中区分每一只不同的猫。

特点

1. 需要高精度的像素级标注。
2. 输出通常是像素级别的掩码，指示每个像素的对象类别。
3. 应用包括医疗图像分析、机器人导航等。

总结来说，这些任务的区别在于：

1. 图像分类：最简单，只关心整体图像的类别。
2. 图像识别：可能涉及分类和检测，但重点在于识别图像中的对象。
3. 目标检测：不仅识别对象，还确定它们的位置。
4. 图像分割：最复杂，需要对图像中的每个像素进行分类，区分不同的对象实例。

第二部分：模型剪裁、量化、蒸馏

在深度学习中，模型剪裁、量化、蒸馏等简化措施是为了

1. 减少模型的复杂性
2. 降低计算资源的需求
3. 加快推理速度以及减少模型大小
4. 尽量保持模型的性能。

以下是这些措施的详细解释：

模型剪裁

模型剪裁（Model Pruning）： 模型剪裁是一种减少模型大小和计算量的技术，通过移除网络中不重要的权重或神经元来实现。
以下是模型剪裁的几种常见方法：

1.权重剪裁

权重剪裁：直接移除绝对值较小的权重，认为这些权重对模型的贡献较小。

2.结构剪裁

结构剪裁：移除整个神经元或滤波器，这通常需要基于某些准则，如神经元的重要性评分。

3.迭代剪裁

迭代剪裁：在训练过程中多次进行剪裁，逐渐减少网络大小。
剪裁可以减少模型的过参数化，提高模型的泛化能力，并且可以减少模型的存储和计算需求。

模型量化

模型量化（Model Quantization）： 模型量化是将模型的权重和激活从浮点数转换为低比特宽度的整数，这样可以减少模型大小并加速推理。量化可以分为以下几种类型：

1.对称量化

对称量化：权重和激活被量化到相同的范围，使用相同的尺度因子。

2.非对称量化

非对称量化：权重和激活可以有不同的范围和尺度因子。

3.动态量化

动态量化：在运行时动态确定量化参数。

4.静态量化

静态量化：在训练后离线确定量化参数。
量化可以显著减少模型大小，降低内存占用，并提高推理速度，尤其是在不支持浮点运算的硬件上。

知识蒸馏

知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 知识蒸馏是一种将大型、复杂的教师网络（Teacher Network）的知识转移到小型学生网络（Student Network）上的技术。
这个过程通常包括以下步骤：

1.训练教师网络

训练教师网络：首先训练一个大型、高精度的网络。

2.软标签生成

软标签生成：使用教师网络的输出（通常是