arXiv cs.CV· S Mahmudul Hasan, Lu Peng·· 2 小时前AI 评分38
CrowdCC：联合评测人群计数模型的损坏鲁棒性与部署量化
CrowdCC: Jointly Benchmarking Corruption Robustness and Deployment Quantization in Crowd Counting
AI 导读
新基准 CrowdCC 用 23 种部署相关损坏（3 个严重度）、4 个数据集和 26 个模型，在 A100 TensorRT 的 FP32、FP16、INT8 精度下联合评测人群计数的损坏鲁棒性与量化部署成本。采集链路损坏带来的退化最大，干净精度无法完全预测损坏后性能。INT8 比 FP16 更大幅改变鲁棒性且无系统方向，并未稳定改善延迟或能耗。
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