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VCF3.6-D/D315-50-DC110V雞西斷路器VCF3.6-D D31
02算力消耗問題 上文也提到過，由于使用Transfomer進行BEV空間轉(zhuǎn)化非常消耗算力，對車端有限算力提出了挑戰(zhàn) 目前主要有兩個優(yōu)化的方向： 2.1 模型輕量化 圖像處理中，使用Transber的計算復(fù)雜度與圖像尺寸的平方成正比，這會導(dǎo)致，在圖像很大的時候，計算量過于龐大
如何在盡量不影響感知精度的前提下，降低Transber的計算復(fù)雜度，節(jié)省車端算力，成了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界普遍關(guān)注的問題 為了解決這個問題，可以借鑒使用傳統(tǒng)CNN中的模型壓縮技巧來降低計算復(fù)雜度，比如：
剪枝：深度學(xué)習模型可以看作是一個復(fù)雜樹狀結(jié)構(gòu)，如果能減去一些對結(jié)果沒什么影響的旁枝，就可以實現(xiàn)模型的減小 量化：深度學(xué)習模型由大量的浮點型（float）權(quán)重參數(shù)組成，如果能用低精度類型（如int 8）替代原有的高精度類型（如float
32）的權(quán)重參數(shù)，那么模型體積就會大大壓縮，低位的浮點計算速度會遠遠高于高位浮點計算速度，這也是#容易實現(xiàn)的壓縮方式 此外，學(xué)術(shù)界也有一些#新的成果，可以供業(yè)界參考 使用移動窗口操作（Shifted b
