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摘要 - 深度神经网络在大多数计算机视觉问题中一直始终代表最新技术。在这些情况下，较大且更复杂的模型表现出优于较小架构的性能，尤其是在接受大量代表性数据培训时。随着视觉变压器（VIT）架构的最新采用和广告卷积神经网络（CNN），领先的主链体系结构的参数总数从2012年的6200万参数增加到ALEXNET的6200万参数，到2024年AIM-7B的2024年参数。因此，部署这样的深度体系结构在处理和运行时限制的环境中面临挑战，尤其是在嵌入式系统中。本文涵盖了用于计算机视觉任务的主要模型压缩技术，使现代模型可以用于嵌入式系统中。我们介绍了压缩亚地区的特征，比较不同的方法，并讨论如何在各种嵌入式设备上分析它时选择最佳技术和预期变化。我们还共享代码，以协助研究人员和新从业人员克服每个子区域的初始实施挑战，并为模型压缩带来现有趋势。压缩模型的案例研究可在https://github.com/venturusbr/cv-model-compression上获得。索引术语 - 安装系统，模型压缩，知识蒸馏，网络修剪，网络量化
嵌入式系统的计算机视觉模型压缩技术：调查
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