无数据知识蒸馏第19页

小BERT —— ALBERT

Cross-layerparametersharing【跨层参数共享】SentenceOrderPrediction【句子顺序预测】原BERT缺点：内存占用过高功耗过高延迟高Bert模型压缩对比表论文剪枝低秩因式分解知识蒸馏参数共享量化预训练微调

ywm_up·2022-12-05 17:22

轻量化神经网络(移动设备上的神经网络)的整体框架

提示：不断更新中文章目录一、为什么要引入轻量化神经网络二、模型压缩(ModelCompression)参数修建低秩因子分解参数量化知识蒸馏人工神经架构设计三、自动压缩和神经架构搜索(AutomatedCompressionandNeuralArchitectureSearch

我超爱Debug·2022-12-05 11:18

Decoupled Knowledge Distillation——目标分布与非目标分布相解耦

通过传统知识蒸馏的解耦分析，DKD（DecoupledKnowledgeDistillation）重新审视了暗知识的本质，并通过蒸馏损失函数的改进、获得DKDloss，显著改善了任务相关知识迁移的效果：

Law-Yao·2022-12-05 09:55

TGRS2022/云检测：Category Correlation and Adaptive Knowledge Distillation 类别相关和自适应知识蒸馏在遥感图像致密云检测中的应用

CategoryCorrelationandAdaptiveKnowledgeDistillationforCompactCloudDetectioninRemoteSensingImages类别相关和自适应知识蒸馏在遥感图像致密云检测中的应用

HheeFish·2022-12-05 02:36

web02:js基本语法&表单提交方式

页面的html代码jsp脚本片段：是jsp页面的java代码表单提交的方式的区别：get:是默认的提交方式，安全性低，地址栏目中信息能够被看见，有数据长度限制post:安全性高，地址栏中的信息看不见也无数据长度限制代码展示

小陈爱吃糖①·2022-12-04 23:15

知识蒸馏系列（一）：三类基础蒸馏算法

0前言知识蒸馏（KnowledgeDistillation，简记为KD）是一种经典的模型压缩方法，核心思想是通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好、结构更复杂的教师模型（或多模型的ensemble），

OpenMMLab·2022-12-04 09:13

暖仔会飞·2022-12-04 07:55

ICLR‘23 UnderReview | LightGCL: 简单而有效的图对比学习推荐系统

最近知乎刷到很多ICLR'23的总结文章，我把他们汇总在ICLR'23论文整理合辑一文中，含扩散模型、图网络、推荐系统、强化学习、知识蒸馏、NLP等多个方向。

AI算法札记·2022-12-03 12:27

人工智能面试总结-模型优化

说说知识蒸馏？说说降低网络复杂度但不影响精度的方法？说说模型优化加速方法？说说TensorRT加速原理？说说你知道的模型压缩方法？

啥都生·2022-12-03 09:09

FGD【知识蒸馏】【expand】

CVPR2022背景本文提出，目标检测中，教师和学生的特征在不同的区域有很大的差异，特别是在前景和背景（这种比例的不均匀会影响检测的结果，论文挑了论文做实验，验证前景和背景一起蒸馏的效果是最差的）。大多数蒸馏应用于分类，导致蒸馏在目标检测领域进步较小一点。创新点（1）教师网络和学生网络关注的像素和通道是不同的，做好这个区分，再进行训练会对结果产生影响。（2）局部蒸馏和全局蒸馏，使学生不仅关注教师的

太简单了·2022-12-03 09:02

分类网络知识蒸馏【附代码】

知识蒸馏属于模型的压缩一种方法，但其实这种方法又属于一种伪压缩，是将一个性能较好的teacher网络“压缩”进一个性能较差的student网络中，或者是可类似于在teacher的指导下让student进行学习进而提高性能

爱吃肉的鹏·2022-12-03 07:49

Scikit-learn的分类器算法

逻辑回归算法案例分析3.6分类器性能评估3.7分类算法之决策树Scikit-learn的分类器算法3.1分类算法之k-近邻k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点

olunano·2022-12-03 00:40

Echarts 图表宽度设置100%，却只有 100px 问题

需求：有图表数据时展示数据，无数据时展示'暂无数据'，且在有数据和无数据的切换过程中，图表正常显示实现：设置两个div，div1作为echarts容器，div2展示‘暂无数据’根据是否有数据，用v-show

fect颖·2022-12-02 21:36

“知识蒸馏“

知识蒸馏就是指一个很大很复杂的模型，有着非常好的效果和泛化能力，这是缺乏表达能力的小模型所不能拥有的。

weixin_44001371·2022-12-01 19:47

【无标题】

他与大家分享的主题是:“利用跨模态知识蒸馏增强点云的表征学习”，届时将详细讲解通过跨模态知识蒸馏的方式来增强点云模型的效果。Talk·信息▼主题：利用跨模态知识蒸馏增强点云的表征学习嘉宾：香港中文大

TechBeat人工智能社区·2022-12-01 16:21

《机器学习实战》学习笔记第二章-KNN

截图来自B站《五分钟机器学习》优点：直观，好理解、局部分布，不需要估计整体、精度高、对异常值不敏感、无数据输

isla77·2022-12-01 10:58

python编写knn算法_K最近邻算法(KNN)---sklearn+python实现方式

k-近邻算法优点：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。

weixin_39805734·2022-11-30 17:36

NanoDet-Plus及其代码解读

code:Nanodet一、前言之前就有关注过NanoDet，在轻量级检测模型中，卓越的性能，引起了广泛讨论，正巧前端时间看到NanoDet作者更新了第二代模型NanoDet-Plus，同时最近在做一些知识蒸馏的工作

烤粽子·2022-11-30 01:27

Bilibili视频-知识蒸馏笔记

Bilibili视频-知识蒸馏笔记视频链接：【精读AI论文】知识蒸馏轻量化神经网络压缩已训练好的模型：知识蒸馏，权重量化，剪枝（权重剪枝、通道剪枝），注意力迁移直接训练轻量化网络：SqueezeNet,

刘皮狠·2022-11-30 01:30

知识蒸馏（一）综述

一、综述*《KnowledgeDistillation:ASurvey》2021IJCV《KnowledgeDistillationandStudent-TeacherLearningforVisualIntelligence:AReviewandNew》2021TPAMI1、Knowledge:1)Response-BasedKnowledgeLR:Kullback-Leiblerdiverge

刘咚咚的记事本·2022-11-30 00:58

Knowledge Distillation A Survey - 知识蒸馏综述

2020IJCV-KnowledgeDistillationASurvey-arXiv2006.05525文章目录2020IJCV-KnowledgeDistillationASurvey-arXiv2006.05525模型压缩常见方法知识蒸馏主要思想本文贡献知识

亚索不能玩·2022-11-30 00:25

知识蒸馏 | 综述：蒸馏机制

每天给你送来NLP技术干货！来自：GiantPandaCV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。感性上理解三种蒸馏方式：离线蒸馏可以理解为知识渊博的老师给学生传授知识。在线蒸馏可以理解为教师和学生一起学习。自蒸馏意味着学生自己学习知识。1.离线蒸馏OfflineDistillation上图中，红色表示pre-trained,黄色代表T

zenRRan·2022-11-30 00:54

知识蒸馏 | 综述: 知识的类型

来自：GiantPandaCV作者：pprp这篇是知识蒸馏综述的第一篇，主要内容为知识蒸馏中知识的分类，包括基于响应的知识、基于特征的知识和基于关系的知识。

zenRRan·2022-11-30 00:24

知识蒸馏现状与未来

１.综述1.KnowledgeDistillation:ASurveyCVPR,20202.LinWangandKuk-JinYoon.Knowledgedistillationandstudent-teacherlearningforvisualintelligence:Areviewandnewoutlooks.CoRR,20201.1蒸馏的几种类型基于响应的知识具有相似的动机来进行标签平滑和

刘大壮_·2022-11-30 00:23

知识蒸馏综述

知识蒸馏简介1logit蒸馏1.1开山之作2特征蒸馏2.1代表论文AComprehensiveOverhaulofFeatureDistillation模型剪枝简介蒸馏算法分为多种，基于特征、logit

henyaoyuancc·2022-11-30 00:21

悉尼大学 & 伦敦大学联合出品：知识蒸馏最新综述

©作者|夏劲松学校|哈尔滨理工大学研究方向|知识蒸馏、图神经网络摘要深度学习通过参数量巨大的模型，近几年中在多个领域取得了较好的效果，但是往往因为模型体积过大（模型的体积指的就是模型的大小，比如ResNet18

PaperWeekly·2022-11-30 00:50

知识蒸馏综述:蒸馏机制

【GiantPandaCV导语】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

*pprp*·2022-11-30 00:18

知识蒸馏研究综述

知识蒸馏研究综述论文来源于：知识蒸馏研究综述文章目录知识蒸馏研究综述知识蒸馏的提出知识蒸馏的作用机制蒸馏的知识形式输出特征知识中间特征知识知识蒸馏的方法知识合并多教师学习教师助理跨模态蒸馏相互蒸馏终身蒸馏自蒸馏主要有

刘皮狠·2022-11-30 00:17

FreeKD：Free-direction Knowledge Distillation for Graph Neural Networks

标题：FreeKD：Free-directionKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks1、什么是知识蒸馏？

卧语寒蝉·2022-11-29 09:56

Knowledge Distillation Meets Self-Supervision——知识蒸馏论文阅读

目录Abstract一、Introduction二、Methodology2.1ContrastivePredictionasSelf-SupervisionTask对比预测作为自我监督任务2.2LearningSSKD3.2ImperfectSelf-SupervisedPredictions不完美的自我监督预测总结Abstract1.希望探索一个更普遍和模型不可知论的方法，从预先训练的教师模型

l-mmf·2022-11-29 08:22

Relational Knowledge Distillation——知识蒸馏论文阅读

文章目录一、Abstract二、方法步骤1.Introduction2.Approach1.距离上的蒸馏损失2.角度上的蒸馏损失3.RKD训练三、实验四、总结一、Abstract1.知识蒸馏旨在将从一个模型

l-mmf·2022-11-29 08:52

Knowledge Distillation with Conditional Adversarial Networks论文初读

待墨痕干·2022-11-29 08:17

YOLOv5 在 OpenVINO 上的优化实践

本文主要研究了YOLOv5模型的知识蒸馏以及在IntelCPU上使用OpenVINO进行部署优化实践。通过采用知识蒸馏和量

Linux基金会AI&Data基金会·2022-11-28 22:37

宝塔+LNMP平台=HTTP文件共享服务

进入宝塔管理新建一个站点（纯静态，无数据库、无FTP，FTP一会再说），配置好域名的指定（域名商那里就请看官自己配置啦）然后打开其Nginx配置文件，配置其允许访问目录结构在配置文件中，还要设置好编码，

轻舟在过·2022-11-28 17:09

深度神经网络压缩和加速详解

目录1.背景介绍2.压缩方法概述3.压缩方法详述3.1参数剪枝3.2参数量化3.3低秩分解（张量分解）3.4参数共享3.5紧凑网络3.6知识蒸馏3.7混合模型3.8不同压缩模型比较1.背景介绍深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型

心之所向521·2022-11-28 04:08

【每周CV论文推荐】初学模型蒸馏值得阅读的文章

作者&编辑|言有三1基于优化目标驱动的知识蒸馏框架Hinton最早在文章“Distillingtheknowledgeinaneuralnetwor

言有三·2022-11-28 02:36

WSDM 2023 推荐系统相关论文整理

关注我们，一起学习~WSDM2023的论文录用结果已出，以下是论文列表地址，笔者整理了推荐系统相关的一些论文，包含序列推荐，点击率估计，多样性等领域，涵盖图学习，对比学习，因果推断，知识蒸馏等技术。

文文学霸·2022-11-26 21:06

知识蒸馏在目标检测中的应用

知识蒸馏在目标检测中的应用文章目录知识蒸馏在目标检测中的应用KnowledgeDistillationSoftTargetvsHardTargetDistillationFasterRCNNLearningEfficientObjectDetectionModelswithKnowledgeDistillationOverallStructureKDforclswithImbalancedClas

陶将·2022-11-26 21:30

知识蒸馏2:目标检测中的知识蒸馏

1.目标检测知识蒸馏介绍1.Faster-RCNN知识蒸馏1.1原理介绍本博客介绍目标检测任务中知识蒸馏如何操作，首先介绍下相关的论文。

@BangBang·2022-11-26 21:00

Localization Distillation for Dense Object Detection（用于密集目标检测的定位蒸馏）CVPR2022

最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）摘要：知识蒸馏（KD）在目标检测中具有强大的学习紧凑模型的能力。

Y蓝田大海·2022-11-26 21:59

AAAI 2022：基于锚框排序的目标检测知识蒸馏｜AI Drive

知识蒸馏是模型压缩的有效手段，但是目标检测网络的知识蒸馏方法却很少被研究。传统的softlabel蒸馏，在目标检测任务上基本没有提升。基于这个发现，南京理工

数据实战派·2022-11-26 21:59

目标检测——知识蒸馏的学习笔记

2备注2.1请问一下，使用PaddleSlim进行蒸馏的话，teacher模型的选择有什么要求吗，是不是跟student“长得越像”越好？这是飞桨老师们的回复：

songyuc·2022-11-26 21:59

[目标检测知识蒸馏3] [AAAI22] Knowledge Distillation for Object Detection via Rank Mimicking and Prediction

[AAAI22]KnowledgeDistillationforObjectDetectionviaRankMimickingandPrediction-guidedFeatureImitationMotivation导致Student网络性能差的两个原因：候选框bbox差别很大：如图所示，对于简单的目标(图a)，两个模型的最终留下的bbox是由同一个anchor回归的(对于anchor-free

Junjian Zhang·2022-11-26 21:29

CVPR 2022 | 针对目标检测的重点与全局知识蒸馏(FGD)

作者丨美索不达米亚平原@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/477707304编辑丨极市平台本文介绍我们CVPR2022关于目标检测的知识蒸馏工作:FocalandGlobalKnowledgeDistillationforDetectors

Tom Hardy·2022-11-26 21:29

[目标检测知识蒸馏2] [CVPR19] Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature Imitation

[CVPR19]DistillingObjectDetectorswithFine-grainedFeatureImitationIntroduction:在FasterRCNN基础上使用知识蒸馏改进轻量级网络性能