GAN作为近几年深度学习的大坑以其优雅的理论和惊艳的效果而大火，并且生成模型 GAN 成为机器学习领域里最为重要的发展方向之一。但这类算法需要消耗巨量算力，大多数研究者已经很难得出新成果，并且这一方向颇有被大型机构垄断的趋势。

近日，来自麻省理工学院(MIT)、Adobe、上海交通大学的研究者提出了一种用于压缩条件 GAN 的通用方法。这一新技术在保持视觉保真度的同时，将 pix2pix，CycleGAN 和 GauGAN 等广泛使用的条件 GAN 模型的计算量是普通模型的9-21倍。该方法适用于多种生成器架构、学习目标，配对或非配对设置。

通用条件GAN压缩框架的PyTorch实现已发布。

目前该研究的论文已被 CVPR 2020 大会收录，有关 GAN 压缩框架的 PyTorch 版实现也于已开源。

项目链接：https://github.com/mit-han-lab/gan-compression

    以上就是本篇文章【模型车牌生成器网页版_AI开源十一：压缩GAN 模型的计算量减少9-21倍，可应用到智能终端...】的全部内容了，欢迎阅览 ！ 文章地址：http://www.glev.cn/news/9024.html 
     资讯      企业新闻      行情      企业黄页      同类资讯      首页      网站地图      返回首页 歌乐夫资讯移动站 http://wlb.glev.cn/ , 查看更多