论文18:01
HAMP-LIC:Hessian感知的混合精度量化用于学习图像压缩HAMP-LIC给图像压缩模型做混合精度量化,模型省4.85倍,BD-rate只掉0.59%,还消除跨平台不一致。值得一看。
HAMP-LIC给图像压缩模型做混合精度量化,模型省4.85倍,BD-rate只掉0.59%,还消除跨平台不一致。值得一看。
机器人视觉数据压缩的痛点终于有了兼顾效率与兼容性的方案——SEAOTTER在200:1压缩比下比AVIF更快更准,做云机器人或边缘计算的团队可以直接用开源代码试试。