dabnn 是一个用于移动平台的加速二进制神经网络推理框架
在移动设备上体验二进制神经网络吧！
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据我们所知, dabnn 是第一个针对移动平台高度优化的二进制神经网络推理框架。我们使用 ARM 汇编实现了二进制卷积。在 Google Pixel 1 上, 我们的 dabnn 在单个二进制卷积上比 BMXNet (除 dabnn 之外, 我们所知的唯一一个开源的 BNN 推理框架) 速度快 800%~2400% , 在二进制化 ResNet-18 上的速度则快约 700% 。
我们使用与大多数 C++ 项目一样的 CMake 构建系统。请参阅 docs/build.md 以获取详细说明。
注意:二进制卷积是一个自定义运算符,因此 ONNX 模型是否可用于 dabnn 很大程度上取决于训练代码中二进制卷积的实现。 **请仔细阅读有关模型转换的文档 [/docs/model_conversion.md] **。
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