然后下降 该存储库包含我们论文的实现：（ICLR 2020）以及我们获得的压缩模型（ResNets和Mask R-CNN）。 我们的压缩方法基于矢量量化。 它以已经训练有素的神经网络作为输入，并通过所有层级的蒸馏过程和微调阶段来优化网络的准确性。 对于标准网络（如ResNet-18和ResNet-50），此方法优于最新的wrt压缩/精度折衷（请参见）。 安装 我们的代码适用于Python 3.6和最新版本。 要运行代码，您必须安装以下软件包： （版本1.0.1.post2） 这些依赖项