前言：Hello大家好，我是小哥谈。PP-LCNet是一个由百度团队针对Intel-CPU端加速而设计的轻量高性能网络。它是一种基于MKLDNN加速策略的轻量级卷积神经网络，适用于多任务，并具有提高模型准确率的方法。与之前预测速度相近的模型相比，PP-LCNet具有更高的准确性。此外，对于计算机视觉的下游任务（如目标检测、语义分割等），该模型的效果也很好。 PP-LCNet还采用了H-Swi

点击下方卡片，关注“CVer”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 本文转载自：集智书童 PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network 论文：https://arxiv.org/abs/2109.15099 代码：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas 本文提出了一种基于MKL

轻量级Trick的优化组合。 论文名称：PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network 作者：Cheng Cui, Tingquan Gao, Shengyu Wei,Yuning Du… Code：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas 摘要 总结了一些在延迟（latency

前言：Hello大家好，我是小哥谈。主干网络通常指的是深度学习中的主干模型，通常由多个卷积层和池化层组成，用于提取输入数据的特征。在训练过程中，主干网络的参数会被不断优化以提高模型的准确性。YOLOv5算法中的主干网络可以有多种替换方案，为了后面讲解的方便，本篇文章就给大家介绍EfficientNetv2、Swin Transformer和PP-LCNet主干网络。🌈   前期回顾：