无数据知识蒸馏第15页

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

文文学霸·2023-01-31 14:02

【深度学习】知识蒸馏原理以及实践从0到1

文章目录前言1、知识蒸馏1.1是什么？1.2训练流程1.3问题与挑战2、落地使用2.1后续问题：总结前言有没有什么方法可以在不扩展硬件的情况下利用这些强大但庞大的模型来训练最先进的模型？

weixin_40293999·2023-01-31 14:00

论文阅读_神经网络知识蒸馏_DK

英文题目：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork中文题目：神经网络知识蒸馏论文地址：https://arxiv.org/pdf/1503.02531.pdf领域：深度学习发表时间

xieyan0811·2023-01-31 13:38

【论文速递】一种用于目标检测的结构知识蒸馏

【论文原文】：StructuralKnowledgeDistillationforObjectDetection获取地址：https://arxiv.org/pdf/2211.13133.pdf摘要：知识蒸馏

毛豆豆kkk·2023-01-31 13:28

java职工工资管理系统(GUI+无数据库)使用java制作

当年大一的课程设计，欢迎大家参考借鉴！二、系统实现1.登录界面创建容器，把相应得组件设置后放入容器。如：密码、文本框、用户、按钮等组件。设置组件位置使其更加美观（如下图）。账号:root密码：1232.系统界面在查询窗口输入工号，监听模块识别并在文件内查找与工号相同的员工输出在主界面中。若无此工号员工，则提示员工不存在。以下为界面布局代码和图片（如下图）大致流程图测试情况1.登录界面测评情况主界面

DNCS高级工程师·2023-01-31 11:04

基于小样本知识蒸馏的乳腺癌组织病理图像分类

基于小样本知识蒸馏的乳腺癌组织病理图像分类期刊：中国计量大学学报时间：2022研究院：中国计量大学关键词：乳腺癌；知识蒸馏；图像分类；小样本学习；卷积神经网络方法简介本文使用的知识蒸馏方案是基于小样本的双级蒸馏策略

HoraceO·2023-01-30 18:28

vue用自定义指令（当数据为空时，显示暂无数据的图片）

//v-empty="{el:'echart1',show:value}"//class是要替换的元素的类名（）//flag是判断图片显示隐藏的依据//必须要指定宽高Vue.directive('empty',(el,binding,vnode,oldVnode)=>{Vue.nextTick(()=>{letshow=binding.value.showletElclass=binding.va

YyZzHh·2023-01-30 16:33

记录esp8266下micropython执行import webrepl_setup报错无数据解决

基本信息：硬件：LoLin的NodeMCUv3.0固件：esp8266-20190405-v1.10-261-gd89ce2ed1.bin这个版本默认是不启用webrepl的固件下载地址：https://micropython.org/download/#esp32错误信息：当我通过serialconsole配置好无线网络连接后（注意关掉流控否则可能无法输入数据），尝试手动启用webrepl:im

JohnRykZen·2023-01-30 12:52

谈谈数据项目的挑战

01数据质量，横亘在理想与现实之间那道坎企业想从数据里面发掘价值，首先需要有数据，大部分企业面临的问题不是无数据可用，而是无可用数据。

聂子云·2023-01-29 11:23

CVPR21 Semantic-aware Knowledge Distillation for FSCIL

小样本增量学习之语义敏感的知识蒸馏1.任务背景1.1增量学习1.2基于知识蒸馏的增量学习2.方法2.1基于知识蒸馏的增量学习2.2小样本任务的多个嵌入2.3模型概述3.总结4.参考文献论文亮点：在知识蒸馏中引入语义信息

一亩高粱·2023-01-29 10:46

TCP长连接(KeepAlive)

短连接环境下，数据交互完毕后，主动释放连接；长连接的环境下，进行一次数据交互后，很长一段时间内无数据交互时，客户端可能意外断电、死机、崩溃、重启，还是中间路由网络无故断开，这些TCP连接并未来得及正常释放

无名无奈·2023-01-29 00:40

【CVPR 2021】无标签学习的知识蒸馏：Learning Student Networks in the Wild

LearningStudentNetworksintheWild(thecvf.com)代码地址GitHub-huawei-noah/Efficient-Computing:Efficient-Computing整体流程主要问题使用未标记的数据完成知识蒸馏

苗老大·2023-01-28 09:18

轻量化网络学习 5 知识蒸馏网络

文章目录归纳论文归纳提出一种知识蒸馏的方法，将大模型的知识进行蒸馏得到相当精度的小模型，即利用大模型（集成模型）生成的类别概率softtargets，待压缩的模型自身的类别作为hardtargets，二者结合共同训练待压缩模型

spark-aixin·2023-01-28 09:16

【深度学习】（一）知识蒸馏

KnowledgeDistillationASuvery的第二部分，上一篇介绍了知识蒸馏中知识的种类，这一篇介绍各个算法的蒸馏机制，根据教师网络是否和学生网络一起更新，可以分为离线蒸馏，在线蒸馏和自蒸馏

mjiansun·2023-01-28 08:45

神经网络的知识蒸馏

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork目录总结一、Introduction二、Distillation三、Demo1.Teacher2.Student3.KD4.完整代码参考（具体细节见原文）总结KnowledgeDistillation，简称KD，顾名思义，就是将已经训练好的模型包含的知识(Knowledge)，蒸馏(Distill)提取到另一个模型里面去。

前世忘语·2023-01-28 08:15

知识蒸馏综述:网络结构搜索应用

【GiantPandaCV导语】知识蒸馏将教师网络中的知识迁移到学生网络，而NAS中天然的存在大量的网络，使用KD有助于提升超网整体性能。两者结合出现了许多工作，本文收集了部分代表性工作，并进行总结。

*pprp*·2023-01-28 08:41

轻量化网络之知识蒸馏

文章目录前言一、Knowledgedistillation(知识蒸馏)是什么？

阿啊啊学·2023-01-28 08:09

目标检测知识蒸馏---以SSD为例【附代码】

在上一篇文章中有讲解以分类网络为例的知识蒸馏【分类网络知识蒸馏】，这篇文章将会针对目标检测网络进行蒸馏。知识蒸馏是一种不改变网络结构模型压缩方法。

爱吃肉的鹏·2023-01-27 15:25

FastSpeech2论文中文翻译

FastSpeech模型的训练依赖于一个自回归的教师模型为了时长的预测（为了提供更多的信息作为输入）和知识蒸馏（为了简化数据的分布在输出里），这种知识蒸馏能够解决一对多的映射问题（也就是相同文字下的多语音

贾大帅·2023-01-25 07:18

Hive 与 Hbase表映射（内部表与外部表），Hbase常用命令

Hive表映射HBase原有的表，实现HBase表更新后，Hive能获取到更新后的结果创建外部表：hbase中有表有数据，hive中没有，hbase会充当数据源hbase必须有相应的表hbase中有表无数据

房石阳明i·2023-01-24 17:20

CVPR2019| 亚洲微软研究院、阿德莱德论文：结构知识蒸馏应用语义分割

我们从简单的像素蒸馏方案开始，它将图像分类所采用的蒸馏方案应用于图像分类，并对每个像素分别进行知识蒸馏。基于语义分割是一个结构化的预测问题，我们进一步提出将结构化知识从大网络提取到

SophiaCV·2023-01-21 09:45

k-近邻（最基本类型）及相关概念学习笔记

1.概述k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类优点：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。

chenzj36·2023-01-20 13:53

PointDistiller：面向高效紧凑3D检测的结构化知识蒸馏（CVPR2022）

最近，知识蒸馏已被提出作为一种有效的模型压缩技术，它将知识从过度参数化的教师转

自动驾驶之心·2023-01-18 16:12

推荐频道

无数据知识蒸馏