无数据知识蒸馏第14页

知识蒸馏 | 模型压缩利器_良心总结

1.什么是知识蒸馏最近利用知识蒸馏的方法，对业务中的性能有了可观的提升，因此在这里总结一波。

yuanCruise·2023-03-23 11:04

一招教你无阻塞读写Golang channel

无缓冲通道的特点是，发送的数据需要被读取后，发送才会完成，它阻塞场景：通道中无数据，但执行读通道。通道中无数据，向通道写数据，但无协程读取。//场景1funcReadNoDataFromN

大彬_一起学Golang·2023-03-23 08:00

mybatis-plus查询无数据问题及解决

目录mybatis-plus查询无数据先说说背景然后最开始根据经验做了几个判断根据以上3点开始排查mybatis-plus查询操作一、查询二、分页mybatis-plus查询无数据由于本周工作原因，spring

·2023-03-22 16:07

libevent的水平触发与边缘触发

如果数据没有读完，读回调将会持续触发，直至无数据可读。但是，这里其实也分为两种情况：基于套接字的event和基于套接字的bufferevent。

xupeng1644·2023-03-22 12:22

libevent和bufferevent的水平触发关系和边缘触发

如果数据没有读完，读回调将会持续触发，直至无数据可读。基于套接字的bufferevent，当有数据可读时，会触发调用读回调函数。回调函数返回后，如果仍有数据可读，将不会触发调用读回调函数。

JQK2020·2023-03-22 11:08

【论文解读】One Teacher is Enough? Pre-trained Language Model Distillation from Multiple Teachers

这是一篇关于NLP领域多模型知识蒸馏的文章，整体思路比较清晰，介绍了一种多模型蒸馏的方法。1.简介论文题目：OneTeacherisEnough?

littletomatodonkey·2023-03-22 07:03

浅谈知识蒸馏的现状与未来

注：本文由chatGPT生成，可能部分内容有所冗余或欠缺，敬请见谅~总结：总体而言，生成的内容还是不错的。个人而言，更看好模型蒸馏与模型量化、裁剪等领域的互相协同。相信通过蒸馏，可以获得更加优质的模型。近年来，深度学习已成为各行各业中重要的技术手段，而模型蒸馏则是其中一项重要的技术之一。模型蒸馏可以让模型在更小的存储空间和更短的推理时间内实现相似的效果，因此已经被广泛地使用。本文主要介绍一下模型蒸

littletomatodonkey·2023-03-22 07:03

论文讲解-Tripartite: Tackle Noisy Labels by a More Precise Partition

论文基本信息题目：Tripartite:TackleNoisyLabelsbyaMorePrecisePartition地址：https://arxiv.org/pdf/2202.09579.pdf领域：知识蒸馏

littletomatodonkey·2023-03-22 07:33

Tap into the dark knowledge using neural nets — Knowledge distillation知识蒸馏

动机：任何机器学习/人工智能模型的主要目标都取决于它在看不见的数据上的概括能力，而不是在训练数据上的表现。如果我们更仔细地研究这个目标，我们更倾向于使用不同的模型来适应训练和推理的目的。在训练过程中，我们需要深入而复杂的模型来训练大量的训练数据，但是在推理过程中，我们只需要一个更轻量级的模型来很好地概括任何看不见的数据。较轻的模型在生产推理过程中具有较好的性能。因此，本文的上下文设置是为了看看是否

_YDS·2023-03-20 01:07

KNN-K近邻学习

优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。K近邻算法

混蛋哥·2023-03-17 21:16

TinyBERT

部分内容转载自机器之心TinyBERT的创新点主要在：新型蒸馏方式不同于普通的知识蒸馏（knowledgedistillation，KD）方法只针对输出层logits的softlabel进行student

加勒比海鲜·2023-03-17 03:32

数据包络分析方法与maxdea软件_SEM常用的4种数据分析方法，让你的优化工作事半功倍！...

有经验的SEMer都知道，尽信数据则不如无数据。数据就躺在哪里，关键在分析之前，你之前要有清晰的思维逻辑：你为什么要分析数据？你希望通过数据分析得到什么？

weixin_39861955·2023-03-16 14:25

【服务器数据恢复】意外断电导致RAID模块信息丢失的数据恢复案例

服务器数据恢复环境：HPProLiant系列服务器；6块73GB的SAS硬盘组成的RAID5；操作系统：WINDOWSSERVER；存储文件：企业的内部文件，无数据库文件。

北亚数据恢复·2023-03-15 01:03

Android 做无数据跳转时报TransactionTooLargeException

这次将sdk版本号升至26后，在7.0以上手机发生报错闪退。首页Activity嵌套Fragment，Fragment嵌套ViewPager。debug执行Fragment中onSaveInstanceState后，执行Activity中onStop报错闪退。/***保存退出时的当前数据*@paramoutState*/@OverridepublicvoidonSaveInstanceState(

B_f773·2023-03-14 07:00

解决无数据时提示用户，支持文字，图片，Gif动画提示，隐藏等功能

一个简单ViewController的category，实现请求无数据时，或数据加载失败时状态的提示，支持纯文字，图片，Gif，使用block回调，看图⬇️；SimulatorScreenShot2016

朵朵一花浪·2023-03-13 00:43

2.k-近邻算法(KNN)

优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。

Gene_Chung·2023-03-12 10:29

多语言机器人深度学习模型构建

罗伯特之技术屋·2023-03-12 07:47

小程序分页上拉加载

goodsList:[],id:'',//当前类别idpage:1,//当前页size:10,//每页条数totalPage:1,//总页数isMore:true//是否还有更多数据noData:''//暂无数据

Mihansy·2023-03-11 11:45

Liquibase在项目中的应用实践

项目需求某项目由于历史原因，没有数据库版本控制功能，开发人员在添加或者修改表结构等操作时，需要手动归档sql，手动执行sql，效率低下且容易出错，最后，无数据库版本控制会导致产品上线后难以维护。

小鲍比大爷·2023-03-10 15:13

JSP+SSM+Mysql实现的图书馆预约占座管理系统

项目简介项目来源于：https://gitee.com/gepanjiang/LibrarySeats因原gitee仓库无数据库文件且存在水印，经过本人修改，现将该仓库重新上传至个人gitee仓库。

张有路·2023-03-10 13:33

nginx 499/500/502/504 错误分析

通常为一次请求未在客户端指定时间内返回，客户端主动关闭连接，客户端无数据返回(在Nginx中会记录499)。一般是客户端超时500:服务器内部错误。

zzhongcy·2023-03-08 22:11

[论文阅读：姿态识别] Integral Knowledge Distillation for Multi-Person Pose Estimation

FeatureDistillationlogitDistillationStructureDistillation最终优化实验结果消融实验2020IEEESignalProcessingLetters在多人姿态估计中使用知识蒸馏

cheerful090·2023-03-08 21:43

《机器学习实战》知识总结及代码解析（1）K-近邻算法

@《机器学习实战》@K-近邻算法1K-近邻算法（k-NearestNeighbor，KNN优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型1.1工作原理存在一个样本数据集合

My Life2022·2023-02-25 07:01

机器学习-k近邻算法(kNN)

kNN算法优缺点以及使用范围：优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定；缺点：计算复杂度高，空间复杂度高使用数据范围：数值型和标称型。

pcb931126·2023-02-24 07:48

AAAI 2021 | 图蒸馏与小样本增量学习的碰撞

©作者|洪晓鹏单位|西安交通大学研究方向|增量学习、视频监控等本文首次将图蒸馏技术应用到小样本深度类增量学习问题，提出了基于图关系知识蒸馏的知识抽取和表示的解决方案，已被AAAI2021发表。

PaperWeekly·2023-02-22 16:41

中国特色

我们出去才发现原来我们根本就不知道路在哪即使是开车，导航也不明白，因为前面的路导航还给我们指挥，然而后面导航就说是无数据路段，我们就一直在那迷路，也不知道在什么时候就突然发现自己身边从大城市变成了小村庄

谢东杰·2023-02-18 09:15

星宿UI0.6 wordpress开源小程序微信小程序开发支持QQ端

界面截图特别赞助TERA，木可，庸人自扰，Distance，宋传焕，昊森网络UI指导ps小欧更新说明1.修改缓存方式，每个界面发起请求2.修复首页图片显示比例3.修复新用户分享加载无数据4.修复搜索页标签无法显示完整

yinfengrui·2023-02-17 06:16

el-table使用时，动态赋值会出现闪烁的问题

使用el-table实现列表时，因为每次都是清空后再重新赋值的，出现了闪烁的问题，整个页面会抖动，也就是el-table会出现暂无数据的效果，解决方案就是，在请求数据前不要清空数组的数据，而是请求成功后

XXXXXXXX333·2023-02-17 00:20

模型压缩（Model compression）

模型压缩的方法：网络剪枝（NetworkPruning）量化（Quantization）低秩分解（Low-rankfactorization）知识蒸馏（Knowledgedisti

Kenny_SI·2023-02-07 13:30

模型压缩(Model compression)

模型压缩的方法：网络剪枝（NetworkPruning）量化（Quantization）低秩分解（Low-rankfactorization）知识蒸馏（Knowledgedistillation）1.Net

访风景于崇阿·2023-02-07 13:19

GNN 2021(十三) An Effective Knowledge Distillation Framework，WWW

又是北邮石川老师团队的论文（实名羡慕了，这次WWW中了5篇论文）本文提出了一个知识蒸馏的策略，旨在充分利用数据中有价值的先验知识。

五月的echo·2023-02-07 09:34

gdal影像数据合并

我的测试数据是一个县区数据，所以影像边界有无数据块，这里我做了处理，合并数据左边无数据块就不会压盖在源影像上了。还有我这是测试代码，所以七参数的设置你们要自己弄清楚。packageGD

heping173·2023-02-06 11:06

JPA查询无数据问题

期间出现了查询无数据的问题，项目sql打印在数据库中查询都没与问题，参数传递也是OK的。

Perfect_0c38·2023-02-06 09:53

模型自动压缩工具实战：YOLOv7模型缩小75%，部署加速163%！

本文为大家介绍一个低成本、高收益的AI模型自动压缩工具（ACT,AutoCompressionToolkit），在YOLO系列模型上利用基于知识蒸馏的量化训练方法，无需修改训练源代码，通过几十分钟量化训练

飞桨PaddlePaddle·2023-02-05 13:44

构建我的图像分类框架记录

构建我的图像分类框架记录参考资料数据集cifar10模型选择mobilnet系列参考博客评价指标训练trick整理调参网络结构调优resnet系列学习衰减策略标签平滑知识蒸馏数据增强ｍｉｘｕｐ参数值的设置优化批归一化

慕一Chambers·2023-02-05 10:43

NLP中知识蒸馏

NLP中的知识蒸馏一、什么是知识蒸馏知识蒸馏一个重要目的是让学生模型学习到老师模型的泛化能力，让轻量级的学生模型也可以具备重量级老师模型的几乎同样的能力。

ZHUY-JUN·2023-02-02 16:17

商汤科技面试——CV算法面经

目录1面2面3面HR面1面1.CornerNet介绍，CornerPooling是怎么做的，怎么解决cornernet检测物体合并为一个框的问题2.介绍Mimic知识蒸馏是怎么做的3.MobileNet

fpga和matlab·2023-02-02 11:52

pandas中的时序数据分组运算及非常全面的常规数据处理代码

这篇为纯记录(留下痕迹，日后好相见）实战：deffic_DST(data):#删除数据重复值、无数据地方进行填充#duplicated函数用于标记Series中的值、DataFrame中的记录行是否是重复

Tialyg·2023-02-01 11:43

深度学习模型压缩与加速综述

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读本文详细介绍了4种主流的压缩与加速技术：结构优化、剪枝、量化、知识蒸馏，作者分别从每个技术结构与性能表现进行陈述。

小白学视觉·2023-02-01 08:30

弹性响应蒸馏 | 用弹性响应蒸馏克服增量目标检测中的灾难性遗忘

知识蒸馏是减轻灾难性遗忘的灵活的方法。在增量目标检测(IOD)中，以往的工作主要集中在提取特征和响应的组合上。然而，它们对响应中包含的信息的探索不足。本文提出了一种基

极智视界·2023-02-01 02:24

《Focal and Global Knowledge Distillation for Detector》论文解读

若有侵权，联系必删论文地址：FocalandGlobalKnowledgeDistillationforDetectors一、什么是知识蒸馏首次提出知识蒸馏的概念由Hinton于2015年提出：知识蒸馏开山之作中文知识蒸馏研究综述

WerZ·2023-01-31 15:47

知识蒸馏之Focal and Global Knowledge Distillation for Detectors

1,2ZheLi2XiaohuJiang1YuanGong1ZehuanYuan2DanpeiZhao3ChunYuan†11TsinghuaShenzhenInternationalGraduateSchool2ByteDanceInc3BeiHangUniversity0.摘要作者觉得在目标检测领域，知识蒸馏效果比较差

Diros1g·2023-01-31 15:16

Focal and Global Knowledge Distillation——目标检测网络的知识蒸馏

Paper地址：https://arxiv.org/abs/2111.11837GitHub链接：https://github.com/yzd-v/FGD方法FGKD（FocalandGlobalKnowledgeDistillation）通过Focaldistillation与Globaldistillation的结合，兼顾了Instance-level信息、Spatial/ChannelAtt

Law-Yao·2023-01-31 15:46

FGD针对目标检测的重点与全局知识蒸馏

CVPR2022|针对目标检测的重点与全局知识蒸馏文章链接：arxiv.org/abs/2111.11837代码链接：github.com/yzd-v/FGD讲解部分:https://zhuanlan.zhihu.com

微凉code·2023-01-31 15:46

CVPR 2022 | 针对目标检测的重点与全局知识蒸馏(源代码开源)

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G今天介绍CVPR2022关于目标检测的知识蒸馏工作

计算机视觉研究院·2023-01-31 15:45

[目标检测知识蒸馏4] [CVPR22] Focal and Global Knowledge Distillation for Detectors

[CVPR22]FocalandGlobalKnowledgeDistillationforDetectorsMotivation在目标检测中，前景、背景的不平衡是目标检测中的一个关键问题；教师和学生网络的特征在不同区域有很大差异，尤其是在前景和背景中。如果进行平均蒸馏，特征图之间的不均匀差异会产生负面影响。局部和全局蒸馏（FGD）：局部蒸馏：分离了前景和背景，迫使学生网络将注意力集中在教师网络的

Junjian Zhang·2023-01-31 15:45

CVPR 2022 | 针对目标检测的重点与全局知识蒸馏(FGD)

关注公众号，发现CV技术之美本篇文章由粉丝@美索不达米亚平原投稿，原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/477707304本文介绍我们CVPR2022关于目标检测的知识蒸馏工作

我爱计算机视觉·2023-01-31 15:45

CVPR 2022 | 清华&字节提出FGD：针对目标检测的重点与全局知识蒸馏

重磅干货，第一时间送达作者：美索不达米亚平原|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/477707304本文介绍我们CVPR2022关于目标检测的知识蒸馏工作

Amusi（CVer）·2023-01-31 15:15

深度学习精度提升 3 个小妙招：模型集成、知识蒸馏、自蒸馏

本文转载自AI公园。作者：ZeyuanAllen-Zhu编译：ronghuaiyang导读训练好的模型，用自己蒸馏一下，就能提高性能，是不是很神奇，这里面的原理到底是什么呢，这要从模型集成开始说起。在现在的标准技术下，例如过参数化、batch-normalization和添加残差连接，“现代”神经网络训练——至少对于图像分类任务和许多其他任务来说——通常是相当稳定的。使用标准的神经网络结构和训练算

我爱计算机视觉·2023-01-31 14:04

深度学习中的3个秘密：集成、知识蒸馏和蒸馏

作者：ZeyuanAllen-Zhu来源：AI公园编译：ronghuaiyang在现在的标准技术下，例如过参数化、batch-normalization和添加残差连接，“现代”神经网络训练——至少对于图像分类任务和许多其他任务来说——通常是相当稳定的。使用标准的神经网络结构和训练算法(通常是带动量的SGD)，学习模型的表现一贯良好，不仅在训练精度方面，甚至在测试精度方面，无论在训练过程中使用的是哪

人工智能学家·2023-01-31 14:03

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