直播分享|邓文彬：如何在GPU/CPU/移动端高效训练和推断CNN网络

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| 极市线上分享  第35期 |

上期分享我们邀请了贪心科技的袁源Jerry讲师将为我们讲解：机器学习及深度学习在自动驾驶中的应用，本次分享，极市邀请了TEE AI Lab资深研究员邓文彬为我们分享：如何在GPU/CPU/移动端高效训练和推断CNN网络，欢迎各位小伙伴参与直播，与嘉宾互动交流~

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活动信息

主题：如何在GPU/CPU/移动端高效训练CNN网络

看TEE AI算力棒在计算机视觉训练和推断的最新突破

时间：本周四（11月15日）晚20:00~21:30

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嘉宾信息

邓文彬

TEE公司首席架构师，TEE AI Lab研究员。从事人工智能与互联网技术行业12年，熟悉java/c++/python语言，曾服务于摩托罗拉、TCL等国际公司，在手机等智能硬件、软件及IOT平台方面有深入研究和经验。拥有多年的深度学习经验，在图像分割方面发表过多篇国际顶会文章，对深度学习落地有深入的研究，在轻量化模型设计、网络剪枝等方面有很深的造诣。

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关于分享

➤分享背景

从2012年AlexNet获得ImageNet竞赛冠军开始，深度学习获得了空前的发展和广泛的应用。为了提升性能，网络都倾向于设计的比较复杂，这样网络的参数量、模型体积和计算量都比较大，很多网络无法直接部署在移动端。

轻量化网络设计、网络剪枝和蒸馏等优化方法以及运用在网络的设计、训练以及最终的部署方面。但这些方法带来的速度优化往往只有几倍的量级，无法满足复杂应用和各种APP同时运行的速度要求。本次分享嘉宾将从多角度分析训练CNN网络的痛点，以及提出大量减少占用计算力来做高效的网络推断方法，以满足端侧高效高性能网络推断的要求。

➤分享大纲

• GPU训练CNN网络的痛点

• 端侧推断CNN网络痛点

• 如何使用TEE AI算力棒来解决计算机视觉中训练和推断的痛点

• TEE AI算力棒训练工具的使用

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参与方式

关注“极市平台”公众号，回复“35”或“邓文彬”即可获取免费直播链接。加入专业CV讨论交流群请填写表单 (http://extremevision.mikecrm.com/cuFRWlH)或者点击阅读原文跳转。

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往期回顾

极市致力于打造最专业的的视觉算法开发与分发平台，特邀请行业内专业牛人嘉宾为大家分享视觉领域内的干货及经验，目前已成功举办34期线上分享。近期在线分享查看：

袁源|机器学习及深度学习在自动驾驶中的应用

王师广|竞赛top3分享：时尚服装中的属性识别

小美&张德兵|分布式人脸识别及工业运用经验

高继扬|时序动作检测

孙书洋|CVPR 2018论文详解：光流导向特征在视频动作识别中的应用

邬书哲|基于卷积神经网络的鲁棒人脸检测

李骜|多任务学习及其在图像分类中的应用

张锋|2D单人人体姿态估计及其应用

王蒙蒙|基于计算机视觉的目标跟踪算法概览

……

更多分享请浏览：极市计算机视觉技术分享集锦（http://cvmart.net/community/article/detail/78）

在"极市平台"公众号后台回复期数或者分享嘉宾名字，即可获取极市平台对应期在线分享资料。

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关于极市平台

极市平台（Extreme Mart）是深圳极视角旗下的专业的视觉算法开发与分发平台，通过为开发者提供免费算法分发，真实行业需求和丰富场景性数据等，与开发者一起搭建视觉算法市场的App Store。

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