6K Star项目全新升级，效率大幅提升！

电脑来进行领航员方法→ADAS

“无我万物”方法→手机谷歌

无人机监视方法→端侧硬件

人流量统计方法→电脑大屏幕

面孔处理方法→介意小图片

出处*：以上图片/截图引用来源出处记见引用概述[1]

然而，现实中会电脑终端硬件种类繁多、磁盘天然资源和计算天然资源相比之下极小，要顺利进行模型在端侧的作战，一个巨大挑战是AI模型解答运动速度应该满足业务要求。很多时候，开发小伙伴们对比了各种解答引擎运动速度后，费了九牛二虎之力想到模型转换和精准度对齐，再一将模型在端上跑起来了，可是运动速度还是不太即使如此，然后又对模型想到加权、剪枝、蒸馏等一系列的尝试，最后仰天长啸“外壁…死…了…怎么还是这么慢！”

今天我们给大家带来的新升级的小型化解答引擎PaddleLite+模型压缩工具PaddleSlim正好可以解决上述端侧作战的痛点问题。

此次升级，小型化解答引擎Paddle Lite通过多维度算子提高效率关键技术，性能有了大幅提高。经试验，算子性能在ARM CPU v7与v8架构下，解答运动速度最高分别可以增强23.09%和23.33%。

再有PaddleSlim非结构稠密剪枝和INT8加权能力的加持，使Paddle Lite的解答运动速度日后。经试验，在轻量级分类、检测、分割模型上可用PaddleSlim非结构化稠密后，Paddle Lite的解答加快超越20%～80%，作战模型体积增加22%～36%（精准度财产损失0.2%～1.5%）；加权加快超越20%～50%，模型体积减缓75%（精准度财产损失0.2%～1.0%）。以PicoDet-ShuffleNet-m模型在骁龙835芯片上解答为例，通过PaddleSlim顺利进行85%非结构化稠密剪枝后，可以增强解答运动速度80%；可用INT8加权，可以增强解答运动速度35%。

土话不多说，实际上奉上Ubuntu代码实现👇

喜爱大家✨Star收藏，深入研究可用。

生态建设项目喜爱你

自Paddle LiteUbuntu以来，小伙伴们陆陆续续将Paddle Lite应用到各个领域中会。感谢可爱的小伙伴们伴随Paddle Lite的快速增长，获得真诚的对系统，并积极投放到Paddle Lite的项目建设项目中会。同时，真诚地邀请每一位Ubuntu朋友加入Paddle LiteUbuntu项目建设项目中会来，的中央中会国AI舞台，共舞世界AI蓝图。

截图数据库引用概述

【电脑来进行领航员布景】

来进行领航员图形：源于谷歌飞桨Paddle Lite 和谷歌地图官方网站数据库集

来进行领航员硬件产品：

【无人机天气预报监视布景】

无人机数据库：

端侧硬件：

小度音箱产品：

【电脑人流量统布景】

人流量监视摇动截图段：数据库来源于官方网站数据库集：Milan A, Leal-Taixé L, Reid I, et al.MOT16: A benchmark for multi-object tracking[J]. arXiv preprintarXiv:1603.00831, 2016.

大屏幕硬件：

【手机谷歌APP布景】

无我万物功能图片：可用谷歌APP实时录制

APP可选来源：谷歌APP

【面孔图形迁移布景】

APP可选Ubuntu：介意小图片

我Ubuntu的软件只能我拿来赚钱

噢，老天爷！仅指Java的协程再一来了！

Ubuntu编者过世后，代码谁来继承？

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