Model Compression for Robotics: A Review

Model Compression for Robotics: A Review是一篇系统综述机器人学习模型压缩技术的论文，涵盖参数剪枝、低秩分解、知识蒸馏、网络架构搜索、轻量化设计等多种模型压缩方法。论文分析了模型压缩在机器人操作、导航、感知等资源受限任务中的应用效果，对比了不同压缩方法对模型精度、推理速度、内存占用的影响，讨论了压缩与精度之间的权衡。该论文适用于机器人学习研究者和部署工程师，帮助理解如何通过模型压缩适应机器人硬件的资源约束，来源机构为国际机器人学习研究社区。