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近年来,深度卷积神经网络已经深入了计算机视觉的各个任务中,并在图像识别、目标跟踪、语义分割等领域中取得了重大突破。在一些场景下,当前深度卷积网络性能已经足以部署到实际应用中,这也鼓舞着人们将深度学习落地到更多的应用中。然而,深度卷积网络在实际部署时面临着参数量和时间复杂度等两方面的问题,一方面是深度网络巨大的参数量会占用大量的硬盘存储和运行内存,这些硬件资源在一些移动和嵌入式设备中往往是很有限的;...