本文综述了低功耗深度学习和计算机视觉在推理方面的研究进展，讨论了压缩和加速DNN模型的方法。这些技术可以分为四大类:(1)参数量化和剪枝;(2)压缩卷积滤波器和矩阵分解;(3)网络结构搜索;(4)知识提取。我们分析了每一类技术的准确性、优点、缺点和潜在的问题解决方案。我们还讨论了新的评价指标，作为今后研究的指导。