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Video semantic segmentation (VSS)视频语义分割

Compact Models（紧凑模型）

在深度学习中，相对于传统模型具有更小尺寸和更少参数数量的模型。这些模型的设计旨在在保持合理性能的同时，减少模型的计算和存储成本。

紧凑模型的设计可以涉及以下一些技术：

1. 深度剪枝（Deep Pruning）： 这是一种通过去除模型中不必要的神经元和连接来减少参数数量的方法。剪枝方法可以基于网络权重、梯度或激活响应等信息进行选择，从而实现模型的精简。

2. 模型量化（Model Quantization）： 在模型量化中，模型的权重和激活被转换为较低精度的表示，如8位整数。这种减少精度的方法可以显著降低模型的存储需求。

3. 轻量级模型架构（Lightweight Model Architectures）： 轻量级模型架构采用一些特定的层结构和设计原则，以减少模型的计算复杂性和参数数量，例如MobileNet、ShuffleNet等。

4. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 这种方法通过使用一个大型的模型（教师模型）的预测结果来训练一个小型模型（学生模型），以便将大模型的知识传递给小模型，从而实现模型的压缩。

5. 通道剪枝（Channel Pruning）： 这是一种基于特征图通道的剪枝方法，通过去除不重要的通道来减少模型的计算量和参数数量。

 Adaptive Network Strategies（自适应网络策略）

指在深度学习中，根据输入数据的特点自动调整网络结构、参数或其他配置的方法。这种策略的目标是在不同的输入情况下，使网络能够适应不同的要求，从而获得更好的性能或效果。

自适应网络策略可以用于各种深度学习任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。它们通常基于以下原则和方法：

1. 动态网络结构调整： 自适应策略可以自动增加或减少网络的层数、宽度或其他模块