6K Star项目全新升级，性能大幅强化！

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终口常规车上正则表达式→ADAS

“识天人”正则表达式→手机搜索引擎

长程监控正则表达式→口侧驱激程序

人流量并立计正则表达式→终口屏幕

图片处理正则表达式→好看小图片

引*：以上图片/相片引用来源指明见引用说明[1]

然而，现实生活中的终口终口驱激程序大类繁多、寄存器能源和计算能源相对有限，要进行静态在口侧的调遣，一个不小关键时刻是AI静态直觉飞行速度确实满足业务要求。很多时候，开发小冒险者对比了各种直觉引擎飞行速度后，不收了九牛二虎之力认真静态转换和精度对齐，终于将静态在口上跑起来了，可是飞行速度还是不太理想，然后又对静态认真举例来说、剪枝、蒸馏等一系列的先前，最后仰天长啸“坑…死…了…怎么还是这么慢！”

直到现在我们给大家造成的新近升级的轻举例来说直觉引擎PaddleLite+静态压缩工具PaddleSlim正好可以解决上述口侧调遣的痛点问题。

此次升级，轻举例来说直觉引擎Paddle Lite通过多维度算子优化新近科技，耐用性有了有所增加。经检验，算子耐用性在ARM CPU v7与v8架构下，直觉飞行速度最高分别可以增加23.09%和23.33%。

再有PaddleSlim非骨架均匀分布剪枝和INT8举例来说战斗能力的加持，使Paddle Lite的直觉飞行速度再进一步。经检验，在轻量级分类、检测、一分为二静态上使用PaddleSlim非骨架化均匀分布后，Paddle Lite的直觉慢速达致20%～80%，调遣静态量减小22%～36%（精度严重损失0.2%～1.5%）；举例来说慢速达致20%～50%，静态量减少75%（精度严重损失0.2%～1.0%）。以PicoDet-ShuffleNet-m静态在骁龙835芯片上直觉为例，通过PaddleSlim进行85%非骨架化均匀分布剪枝后，可以增加直觉飞行速度80%；使用INT8举例来说，可以增加直觉飞行速度35%。

讲不多说，直接奉上Debian代码实现👇

欢迎大家✨Star收藏，有系并立使用。

生态新近建欢迎你

自Paddle LiteDebian以来，小冒险者陆陆续续将Paddle Lite应用到新进中的。感谢可爱的小冒险者值得引意Paddle Lite的快速增长，给予真诚的反馈，并积极投入到Paddle Lite的计划新近建中的。同时，真诚地引荐每一位开发者朋友重新加入Paddle LiteDebian计划新近建中的来，站上我国AI舞台，共舞全球AI未来。

相片图表引用说明

【终口常规车上故事情节】

常规车上图形：源于搜索引擎飞桨Paddle Lite 和搜索引擎地图公开图表集

常规车上驱激程序商品：

【长程监测监控故事情节】

长程图表：

口侧驱激程序：

小度耳机商品：

【终口人流量并立故事情节】

人流量监控激相片段：图表意指公开图表集：Milan A, Leal-Taixé L, Reid I, et al.MOT16: A benchmark for multi-object tracking[J]. arXiv preprintarXiv:1603.00831, 2016.

屏幕驱激程序：

【手机搜索引擎APP故事情节】

识天人功能图片：使用搜索引擎APP实时灌录

APP界面来源：搜索引擎APP

【图片图形迁到故事情节】

APP界面Debian：好看小图片

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