小型CNN对象检测：量化模拟框架

"量化模拟：非常小CNN的对象检测" 量化模拟是一种新的模型加速方法，旨在训练非常小的CNN（Convolutional Neural Networks）进行对象检测。该方法通过结合模仿和量化两种技术来提高小型CNN的性能。 在该方法中，首先训练一个全精度的教师网络，然后对其特征图进行量化，得到量化后的网络。最后，使用这个量化的网络作为教师模型来教一个量化的学生网络。在训练阶段，对学生和教师网络的特征图进行量化操作，以提高学生网络的性能。 量化模拟方法的关键点在于，它可以将全精度网络转换为量化网络，而不会大幅降低性能。这使得小型CNN可以在有限的计算资源下实现高效的对象检测。 该方法的优点在于，它可以应用于各种设置，并且在有限的计算资源下优于最先进的模型加速方法。实验结果表明，量化模拟算法可以在PascalVOC和WIDERFACE数据集上实现高效的对象检测。 量化模拟方法的工作流程可以概括为以下几个步骤： 1. 训练一个全精度的教师网络。 2. 对全精度教师网络的特征图进行量化，得到量化后的网络。 3. 使用量化后的网络作为教师模型来教一个量化的学生网络。 4. 在训练阶段，对学生和教师网络的特征图进行量化操作，以提高学生网络的性能。 量化模拟方法的优点包括： * 可以将全精度网络转换为量化网络，而不会大幅降低性能。 * 可以应用于各种设置。 * 在有限的计算资源下实现高效的对象检测。 * 可以与其他模型加速方法结合使用，以提高模型的性能。 量化模拟方法的缺点包括： * 需要大量的计算资源来训练教师网络。 * 需要对学生网络进行大量的调整以适应量化后的教师网络。 * 可能会出现量化带来的精度损失。 量化模拟方法是一种有效的模型加速方法，可以将全精度网络转换为量化网络，以实现高效的对象检测。但是，该方法也存在一些缺点，需要在实际应用中进行权衡。