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1.海思芯片AI模型转换环境配置(MindStudio+ATC)
2.基于AI或传统编码方法的框框架图像压缩开源算法汇总
3.caffe 中为什么bn层要和scale层一起使用

海思芯片AI模型转换环境配置(MindStudio+ATC)

       在配置海思芯片AI模型转换环境时，直接在服务器上安装配置可能引发冲突，架源因此推荐在Docker环境中部署转换工具，框框架以确保良好的架源隔离性，避免不同开发环境间的框框架相互影响。以下是架源linux access源码在Ubuntu容器中部署海思芯片模型转换相关工具的步骤：

       首先，拉取Ubuntu .的框框架Docker镜像，检查当前已有的架源镜像。

       然后，框框架创建一个容器并运行，架源该容器将提供可视化界面，框框架便于操作。架源

       部署CANN环境，框框架wav播放源码为后续使用海思芯片做好硬件准备。架源

       安装MindStudio，框框架这是一个用于AI模型开发和调试的集成开发环境。

       接下来，安装模型压缩量化工具（如caffe），用于优化模型大小与性能。

       部署caffe框架，确保与MindStudio的兼容性。

       安装Caffe源代码增强包，扩展caffe的功能与性能。

       执行量化操作，通过caffe优化模型的飞鱼源码自助精度与运行效率。

       模型转换采用图形开发方式与命令行开发方式，灵活适应不同需求。

       完成模型转换后，进行板端程序编译，确保模型可在海思芯片上正确运行。

       同步推理过程，验证模型转换效果。

       如果需要，安装模型压缩量化工具（如pytorch），并执行量化操作，以进一步优化模型。

       参考《模型压缩工具使用指南（PyTorch）.pdf》中第3章内容，翻译模型源码深入了解PyTorch量化操作。

       配置aiitop sample打包环境，为模型部署做准备（可选）。

       容器中配置SSH连接，实现远程访问与管理（可选）。

       容器导出镜像，方便在不同环境中复用（可选）。

       遇到问题时，查阅FAQ寻求解决方案。

       本文使用Zhihu On VSCode完成撰写与发布。

基于AI或传统编码方法的图像压缩开源算法汇总

       探索图像压缩技术的前沿，融合AI与传统编码策略，软件官方源码我们精选了多项开创性研究成果，旨在提升图像压缩的效率与视觉质量。让我们一同探索这些卓越的算法:

Li Mu等人的突破：年CVPR大会上，他们提出了《Learning Convolutional Networks for Content-weighted Image Compression》（论文链接），借助深度学习的自编码器，赋予内容感知，通过优化编码器、解码器和量化器，赋予图像在低比特率下更清晰的边缘和丰富纹理，减少失真。其开源代码可于这里找到，基于Caffe框架。

       Conditional Probability Models的革新：Mentzer等人在年的CVPR展示了他们的工作，通过内容模型提升深度图像压缩的性能，论文名为《Conditional Probability Models for Deep Image Compression》（论文链接）。

       利用深度神经网络的力量，研究者们正在重新定义压缩标准。例如，Toderici等人在年的CVPR中展示了《Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks》，使用RNN构建可变压缩率的系统，无需重新训练（论文链接）。其开源代码可在GitHub找到，基于PyTorch 0.2.0。

       创新性的混合GRU和ResNet架构，结合缩放加性框架，如Prakash等人年的工作所示，通过一次重建优化了率-失真曲线（论文链接），在Kodak数据集上，首次超越了JPEG标准。开源代码见这里，基于Tensorflow和CNN。

       AI驱动的图像压缩，如Haimeng Zhao和Peiyuan Liao的CAE-ADMM，借助ADMM技术优化隐性比特率，提高了压缩效率与失真性能（论文），对比Balle等人的工作（论文）有所突破。

       生成对抗网络（GAN）的优化应用，如.论文，展示了在低比特率下图像压缩的显著改进，开源代码可在GitHub找到，它以简洁的方式实现高图像质量。

       深度学习驱动的DSSLIC框架，通过语义分割与K-means算法，提供分层图像压缩的高效解决方案，开源代码在此，适用于对象适应性和图像检索。

       传统方法如Lepton，通过二次压缩JPEG，节省存储空间，Dropbox的开源项目链接，适合JPEG格式存储优化。

       无损图像格式FLIF，基于MANIAC算法，超越PNG/FFV1/WebP/BPG/JPEG，支持渐进编码，详情可在官方网站查看。

       Google的Guetzli，以高效压缩提供高画质JPEG，体积比libjpeg小-%，适用于存储优化（源码）。

       这些创新的算法和技术，展示了AI和传统编码方法在图像压缩领域的融合与进步，不仅提升了压缩效率，更为图像的存储和传输提供了前所未有的可能性。

caffe 中为什么bn层要和scale层一起使用

       1) 输入归一化 x_norm = (x-u)/std, 其中u和std是个累计计算的均值和方差。

       2）y=alpha×x_norm + beta，对归一化后的x进行比例缩放和位移。其中alpha和beta是通过迭代学习的。

       é‚£ä¹ˆcaffe中的bn层其实只做了第一件事，scale层做了第二件事，所以两者要一起使用。

       ä¸€ï¼Œåœ¨Caffe中使用Batch Normalization需要注意以下两点：

       1. 要配合Scale层一起使用。

       2. è®­ç»ƒçš„时候，将BN层的use_global_stats设置为false，然后测试的时候将use_global_stats设置为true。

       äºŒï¼ŒåŸºæœ¬å…¬å¼æ¢³ç†ï¼š

       Scale层主要完成 top=alpha∗bottom+betatop=alpha∗bottom+beta的过程，则层中主要有两个参数alphaalpha与betabeta,

       æ±‚导会比较简单。∂y∂x=alpha;∂y∂alpha=x;∂y∂beta=1。 需要注意的是alphaalpha与betabeta均为向量，针对输入的channelschannels进行的处理，因此不能简单的认定为一个floatfloat的实数。

       ä¸‰ï¼Œå…·ä½“实现该部分将结合源码实现解析scalescale层:

       åœ¨Caffe proto中ScaleParameter中对Scale有如下几个参数：

       1，基本成员变量，基本成员变量主要包含了Bias层的参数以及Scale层完成对应通道的标注工作。

       2，基本成员函数，主要包含了LayerSetup,Reshape ,Forward和Backward ，内部调用的时候bias_term为true的时候会调用biasLayer的相关函数。

       3，Reshape 调整输入输出与中间变量，Reshape层完成许多中间变量的size初始化。

       4，Forward 前向计算，前向计算，在BN中国紧跟着BN的归一化输出，完成乘以alpha与+bias的操作，由于alpha与bias均为C的向量，因此需要先进行广播。

       5，Backward 反向计算，主要求解三个梯度，对alpha 、beta和输入的bottom(此处的temp)。