1.街头摄影和随拍的区别 2.手机扫街的技术准备 3.手机“扫街”的几个典型场景 4.“扫街”好方法 5。手机“扫街”黄金提示 6.日常街头摄影一例 裁掉多余的，突出主体 总结：

【2020年高被引学者】韩松，麻省理工学院电气工程与计算机科学系助理教授。本科毕业于清华大学电子系，博士毕业于斯坦福大学电子系。研究方向为深度压缩技术，在FPGA上实现了基于深度压缩技术的ESE。曾提出的深度压缩技术获得 ICLR2016最佳论文，ESE稀疏神经网络推理引擎获得 FPGA2017最佳论文。 2020年发表论文：31 共发表论文：121 论文引用数：15372 关注作者及了解论文情况

本文首发于微信公众号 CVHub，不得以任何形式转载到其它平台，仅供学习交流，违者必究！ 引言 本文为大家介绍一篇神经网络压缩方面相关的经典论文，由MIT 韩松团队发表于ICLR 2020的论文《Once-for-All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment》. 本文是通过一种 Once for Al