CAT论文的实施

此代码实现了papper“CAT-压缩软件培训以减少带宽”

Arxiv链接-TODO

要在分类任务上运行此代码，您需要ILSVRC2012数据的训练和验证集

要获取ILSVRC2012数据，您应该在网站用于访问

要在检测任务中运行此代码，您需要下载PASCAL VOC数据集

python main.py--data<ILSVRC2012文件夹位置>--model<model name（resnet18/resnet34/resnet50/mobilenet_v2）>--actBitwidth<Bits for main principal component>--weightBitwidh<8/32>--clip--method<compression\entropy>--regul<Lambda value for activations>--regul2<Lambda-value for weights>

VOC_ROOT=NGPUS=<Gpus数量>python-m torch.distributed.launch--nproc_per_node=2 SSD/train_entropy.py--config-file SSD/configs/vgg_ssd512_voc0712.yaml--ckpt SSD/vgg_ssd512_VOC 0712.pth--regul 0.08 MODEL。骨干。预先训练的假解决方案。批次_尺寸2测试。批次_尺寸8溶液。MAX_ITER 160000 OUTPUT_DIR SSD/outputs/vgg_ssd512_voc0712_84位_reg008

• 有关更多详细信息：我们的代码基于https://github.com/luffic/SSD

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