知识蒸馏论文翻译第17页

文献阅读——Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

附注这篇文章中在最终提到模型的时候使用了一个“知识蒸馏”的点，这点需要注意。

奋斗的海绵·2022-12-25 14:27

写在注册账号之际

对智能优化、运筹调度、机器学习、深度学习的CV领域中的图像分类、目标检测、图像分割，深度学习的模型加速，包括知识蒸馏、模型剪枝、量化等领域均有了一定的积累。

智能优化_数据分析_AI算法·2022-12-25 11:25

【图像分类—ResNet V2】Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning

一、论文翻译Inception-v4,Inception-ResNetandtheImpactofResidualConnectionsonLearning论文基于Inception结构和残差连接实现了

gkm0120·2022-12-24 16:22

【论文翻译】使用多任务级联卷积网络进行联合人脸检测和对齐(MTCNN)

JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks使用多任务级联卷积神经网络联合进行人脸检测和对齐pdf摘要Facedetectionandalignmentinunconstrainedenvironmentarechallengingduetovariousposes,illuminationsa

sjz_hahalala479·2022-12-24 16:45

3D语义分割——PVD

PVD（CVPR2022）主要贡献：研究了如何将知识蒸馏应用于3D点云语义分割中从而进行模型压缩提出point-to-voxel的知识蒸馏，从而应对点云数据稀疏（sparsity）、随机（randomness

Lemon_Yam·2022-12-24 11:03

YOLOv3论文中英文对照翻译

YOLOv3论文名称:YOLOv3:AnIncrementalImprovementYOLOv3论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf声明：论文翻译仅用来学习

IT修炼家·2022-12-24 08:52

YOLOv7论文阅读

的扩展E-ELAN的新模型缩放；3、模型重参数化(modelre-parameterization)(梯度流传播路径)；3、动态标签分配(dynamiclabelassignment)->粗细标签的指导（知识蒸馏

宁德杰出青年代表·2022-12-24 08:51

论文翻译 SGCN:Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction 用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络

SGCN:SparseGraphConvolutionNetworkforPedestrianTrajectoryPrediction用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络行人轨迹预测是自动驾驶中的一项关键技术，但由于行人之间复杂的相互作用，该技术仍具有很大的挑战性。然而，以往基于密集无向交互的研究存在建模冗余交互和忽略轨迹运动趋势等问题，不可避免地与实际存在较大偏差。针对这些问题，我们提出了一种用于行

Sun_ZD·2022-12-24 08:39

【论文翻译】KLMo: Knowledge Graph Enhanced Pretrained Language Model with Fine-Grained Relationships

论文地址：https://aclanthology.org/2021.findings-emnlp.384.pdf摘要知识图谱（KG）中实体之间的交互作用为语言表征学习提供了丰富的知识。然而，现有的知识增强型预训练语言模型（PLMS）只关注实体信息，而忽略了实体之间的细粒度关系。在这项工作中，我们建议将KG（包括实体和关系）纳入语言学习过程中，以获得KG增强的预训练语言模型，即KLMo。具体来说，

歆布·2022-12-24 07:02

Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting 论文笔记

Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting论文笔记-----GCN在交通领域的应用（二）一、论文翻译

circle_yy·2022-12-24 06:41

看论文之知识蒸馏

LookingfortheDevilintheDetails:LearningTrilinearAttentionSamplingNetworkforFine-grainedImageRecognition"中的第三部分知识蒸馏的了解

weixin_45264093·2022-12-24 01:13

深度学习模型压缩与加速技术（七）：混合方式

目录总结混合方式定义特点1.组合参数剪枝和参数量化2.组合参数剪枝和参数共享3.组合参数量化和知识蒸馏参考文献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，在不影响任务完成度的情况下

小风_·2022-12-23 23:34

论文笔记 arxiv 2019|DocBERT: BERT for Document Classification

使用知识蒸馏(参考链接)，

hlee-top·2022-12-23 18:31

Context Based Face Spoofing Detection Using Active Near-Infrared Images(论文翻译)活体检测相关

摘要-在本文中，借助可控的有源近红外（NIR）光，我们构建了近红外差分（NIRD）图像。基于反射模型，NIRD图像被认为包含具有和不具有活动NIR光的图像之间的光照差异。基于NIRD图像的两个主要特征被用于进行欺骗检测。首先，在大多数情况下，在人脸周围存在明显的欺骗性媒体，它们以与脸部区域几乎相同的方式反射入射光。我们分析面部和非面部区域之间的像素一致性，并使用上下文线索来区分欺骗图像。然后，仅

朝日奈·2022-12-23 17:41

论文翻译：（BMVC 2022）You Only Need 90K Parameters to Adapt Light:a Light Weight Transformer

YouOnlyNeed90KParameterstoAdaptLight:aLightWeightTransformerforImageEnhancementandExposureCorrection(BMVC2022)Paper:https://arxiv.org/abs/2205.14871Code:https://github.com/cuiziteng/Illumination-Adapt

倘若我问心无愧呢丶·2022-12-23 17:41

论文翻译——Skin Lesion Synthesis with Generative Adversarial Networks

Abstract皮肤癌是目前最常见的癌症类型。早期发现是显著增加成功治疗机会的关键。目前，深度神经网络是皮肤癌自动分类的最新成果。为了进一步推动结果，我们需要解决缺乏注释数据的问题，这是昂贵的，需要专家付出很多努力。为了绕过这个问题，我们提出使用生成对抗网络生成真实的合成皮肤损伤图像。据我们所知，我们的结果是第一个展示了视觉上吸引人的合成图像，其中包含有临床意义的信息。1Introduction黑

Momoko_W·2022-12-23 11:08

Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learning(PVCNN)论文翻译

Point-VoxelCNNforEfficient3DDeepLearning(PVCNN)摘要我们介绍了Point-VoxelCNN（PVCNN），可进行高效，快速的3D深度学习。以前的工作使用基于体素或基于点的NN模型处理3D数据。但是，这两种方法在计算上都是低效的。基于体素的模型的计算成本和内存占用量随输入分辨率的增加而立方增长，从而使其无法扩展分辨率。对于基于点的网络，最多有80％的时间

solidays_·2022-12-22 22:45

Poor Man's BERT: 更小更快的Transformer模型

文|sliderSun源|知乎NLP模型的大小不断增加，随之而来的是可用性降低，TinyBERT，MobileBERT，和DistilBERT都提出了一个独特的知识蒸馏框架，其共同目标是在保持性能的同时减小模型大小

夕小瑶·2022-12-22 16:25

Focal loss 知识蒸馏目标检测 ResNet 特征金字塔

SOTA：stateoftheart指在特定任务中目前表现最好的方法或模型有了模型之后，我们需要通过定义损失函数来判断模型在样本上的表现交叉熵lossFocallossimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasFdefsigmoid_focal_loss(inputs:torch.Tensor,targets:torch.Tensor,alpha:float

望舒向晚·2022-12-22 15:17

论文翻译解读：Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data【TransE】

文章目录为建模多关系数据转换嵌入简要信息重要内容概括摘要1介绍2基于翻译的模型3相关工作4实验4.1数据集4.2实验设置4.3链接预测4.4学会用很少的例子来预测新的关系5总结和未来工作为建模多关系数据转换嵌入简要信息序号属性值1模型名称TransE2所属领域知识图谱3研究内容基于嵌入的知识表示4核心内容嵌入模型5GitHub源码TransE6论文PDFTranslatingEmbeddingsf

OneTenTwo76·2022-12-22 12:46

Beyond Self-attention: External Attention usingTwo Linear Layers for Visual Tasks（论文翻译）

摘要注意机制，尤其是自我注意，在视觉任务的深度特征表示中发挥了越来越重要的作用。自注意力通过使用所有位置的成对亲和力计算特征的加权和来更新每个位置的特征，以捕获单个样本中的长期依赖关系。然而，self-attention具有二次复杂度，并且忽略了不同样本之间的潜在相关性。本文提出了一种新的注意力机制，我们称之为外部注意力，它基于两个外部的、小的、可学习的、共享的内存，只需使用两个级联的线性层和两个

MJ5513·2022-12-22 09:39

基于aspect的情感分析综述论文翻译笔记 A Survey on Aspect-Based Sentiment Analysis: Tasks, Methods, and Challenges

基于aspect的情感分析综述论文翻译笔记ASurveyonAspect-BasedSentimentAnalysis:Tasks,Methods,andChallenges原文地址：https://arxiv.org

有氧不能呼吸·2022-12-22 09:41

【深度学习】生成对抗网络GAN｜GAN、WGAN、WGAN-UP、CGAN、CycleGAN、DCGAN

必读的10篇关于GAN的论文方法通俗含义对抗学习找对手互怼GAN自监督学习自己找标签学习GAN、word2vec弱监督学习学校拧螺丝、工作造火箭CAM（可解释性分析）半监督学习标签不够多、不够难、不够准知识蒸馏找老师

Lydia.na·2022-12-22 08:06

27.深度学习模型压缩方法-1

量化、低秩分解、迁移学习等方法，而这些方法又可分为前端压缩和后端压缩27.1前端压缩和后端压缩对比对比项目前端压缩后端压缩含义不会改变原始网络结构的压缩技术会大程度上改变原始网络结构的压缩技术主要方法知识蒸馏

大勇若怯任卷舒·2022-12-22 08:36

深度学习(12):SemanticKITTI论文翻译与学习

SemanticKITTI论文是发表在CVPR2019上的一篇在KITTIVisionOdometryBenchmark数据集上制作语义分割数据集SemanticKITTI的文章，为基于车载激光雷达语义分割提供了大量的数据；作者单位是德国波恩大学SemanticKITTI论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.01416SemanticKITTI数据集地址：http://w

biter0088·2022-12-22 07:31

联邦知识蒸馏

知识蒸馏1.概述：2.背景知识蒸馏(KnowledgeDistillation）模型压缩模型增强3.知识蒸馏与迁移学习的差异：(1)数据域不同.(2)网络结构不同.(3)学习方式不同.(4)目的不同.4

咫尺云烟·2022-12-21 07:57

知识蒸馏博客阅读与理解学习

-YJango的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/50519680/answer/1364066611.是什么2.温度的作用2.1概述2.2举例知识蒸馏：深入理解温度的作用

HxShine·2022-12-21 07:56

布纸所云·2022-12-21 07:25

知识蒸馏的简要概述

知识蒸馏是一种在繁琐的模型中提炼知识并将其压缩为单个模型的方法，以便可以将其部署到实际应用中。

CV技术指南(公众号)·2022-12-21 07:55

知识蒸馏概述

知识蒸馏（knowledgedistillation）是模型压缩的一种常用的方法，不同于模型压缩中的剪枝和量化，知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型，利用性能更好的大模型的监督信息，来训练这个小模型，以期达到更好的性能和精度

下雨天吃火锅哩·2022-12-21 07:23

【论文翻译笔记】A Systematic Evaluation of StaticAPI-Misuse Detectors

论文题目：ASystematicEvaluationofStaticAPI-MisuseDetectors论文作者：SvenAmann,HoanAnhNguyen,SarahNadi,TienN.Nguyen,andMiraMezini论文发表：IEEETRANSACTIONSONSOFTWAREENGINEERING,VOL.45,NO.12,DECEMBER2019论文地址：https://a

MHY的CH·2022-12-20 21:19

目标检测域适应D_Adapt模型

DecoupledAdaptationforCross-DomainObjectDetection作者的知乎帖子：ICLR2022跨域物体检测的解耦自适应方法D-adapt代码：object_detection论文翻译

咚咚锵咚咚锵·2022-12-20 14:35

NeurIPS 2022 | 知识蒸馏中如何让“大教师网络”也教得好？

©作者|李新春单位|南京大学研究方向|知识蒸馏本文介绍一篇发表在机器学习顶会NeurIPS2022（CCF-A类会议）的论文《AsymmetricTemperatureScalingMakesLargerNetworksTeachWellAgain

PaperWeekly·2022-12-20 14:07

【论文翻译】NeurIPS2019 - GTNs: Graph Transformer Networks

林若漫空·2022-12-20 10:07

trans【Total3DUnderstanding】论文翻译+解读学习 2020.10.14

Total3DUnderstanding摘要1Introduction2relatedwork3Method3.13D目标检测和布局估计3.2.MeshGenerationforIndoorObjectc网格生成网络（看原文）3.3.JointLearningforTotal3DUnderstanding4ResultandEvaluation4.1实验设置4.2.QualitativeAnaly

Koihoo·2022-12-19 21:53

ORBSLAM2论文翻译

ORB-SLAM2:anOpen-SourceSLAMSystemforMonocular,StereoandRGB-DCameras摘要我们为单目、双目和RGB-D相机提供了一个完整的SLAM系统，包括地图复用、闭环矫正和重定位功能。该系统在标准CPU上实时运行，适用于各种环境，从室内小型手持式设备，到在工业环境中飞行的无人机和在城市中行驶的汽车。我们的后端基于单目和双目观测的BA，允许使用度量

Teamo1996·2022-12-19 21:23

【Transformer】10、HRFormer：High-Resolution Transformer for Dense Prediction

2110.09408代码链接：https://github.com/HRNet/HRFormer一、背景ViT的提出让人们看到了Transformer在图像分类任务上的潜力，紧随其后还有很多相关的改进，如知识蒸馏

呆呆的猫·2022-12-19 13:22

针对Dense Prediction提出的channel-wise知识蒸馏

论文针对denseprediction提出的channel-wise蒸馏方法，不同于以往的spatial蒸馏，将每个channel的激活层使用softmax标准化为probabilitymap，然后使用KL散度缩小teacher网络和student网络之间的差异。实验表明了这种方法的有效性，并且在semanticsegmentation和objectdetection两个方向表现出了state-o

杰读源码·2022-12-19 11:00

Data Mining 论文翻译：Deep Learning for Spatio-Temporal Data Mining: A Survey

原文链接：[1906.04928]DeepLearningforSpatio-TemporalDataMining:ASurvey(arxiv.org)IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering0摘要随着全球定位系统(GPS)、移动设备、遥感等各种定位技术的快速发展，时空数据越来越多。从时空数据中挖掘有价值的知识对于许多现实世界的应用至关重要，包括理

UQI-LIUWJ·2022-12-18 15:19

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》知识蒸馏

前言这周做了一篇论文汇报，选的就是这篇论文，看了论文原文和很多博客简单总结如下这几篇博客对我的帮助很大：博客1博客2看了以上两篇基本就可以理解Hinton的神来之笔由于是学校的论文汇报，所以我将从作者开始介绍（需要PPT的可以留言）：首先是对作者的介绍第一位Hinton已经不能再出名了，深度学习的绝对大佬，图灵奖得主……第二位是个超级学霸，年轻的时候还是星际争霸欧洲区数一数二的任务，是一个被人工智

二十二画小生·2022-12-18 14:44

知识蒸馏-Distilling the knowledge in a neural network

知识蒸馏-Distillingtheknowledgeinaneuralnetwork作者：支广达1.概念介绍“很多昆虫在幼虫形态的时候是最擅长从环境中吸取能量和养分的，而当他们成长为成虫的时候则需要擅长完全不同能力比如迁移和繁殖

MoModel·2022-12-18 14:44

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》知识蒸馏论文解读

解决方法：利用知识蒸馏进行模型压缩，实现轻量级网络。接下来以这篇论文为基础来认识知识蒸馏。1、软标签和硬标签描述：硬标签就是指我们在预测时正确的值为1，错误的值为0。

一瞬にして失う·2022-12-18 14:13

知识蒸馏——Distilling the Knowledge in a Neural Network

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork是知识蒸馏的开山之作，辛顿于2015年发表的一篇论文提出！

大音希声呀·2022-12-18 14:42

【知识蒸馏】|Distilling the Knowledge in a Neural Network

Hinton的文章"DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork"首次提出了知识蒸馏（暗知识提取）的概念，通过引入与教师网络（Teachernetwork：复杂、但预测精度优越

rrr2·2022-12-18 14:10

知识蒸馏《Distilling the Knowledge in a Neural Network》

本文是Hinton大神在2014年NIPS上一篇论文《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》1、Introduction文章开篇用一个比喻来引入网络蒸馏：昆虫作为幼虫时擅于从环境中汲取能量，但是成长为成虫后确是擅于其他方面，比如迁徙和繁殖等。同理，神经网络训练阶段从大量数据中获取网络模型，训练阶段可以利用大量的计算资源且不需要实时响应。然而到达使用阶段，神经

彭伟_02·2022-12-18 14:09

知识蒸馏（Distilling the Knowledge in a Neural Network）论文

知识蒸馏（DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork）三大作者深度学习教父GeofferyHinton谷歌灵魂人物oriolVinyals谷歌核心人物JeffDeanAbstract

麻花地·2022-12-18 14:39

[论文阅读]知识蒸馏（Distilling the Knowledge in a Neural Network）

文章目录前言摘要一、Introduction二、Distillation三、Experiments3.1MNIST3.2SpeechRecognition3.3SpecialistsModelsonVeryBigDataset3.3.1SpecialistModels3.3.2AssigningClassestoSpecialists3.3.3PerformingInferencewithEnse

XMU_MIAO·2022-12-18 14:38

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》论文总结

目录零、前言一、模型压缩概述二、知识蒸馏的思想三、知识蒸馏中的知识定义1、基于response/logits的知识2、基于feature的知识3、基于relation的知识四、本文提出的传统基于response

LionelZhao·2022-12-18 14:08

【深度学习技巧】模型压缩（参数修剪、神经元修剪、知识蒸馏、参数量化、结构设计、动态计算）

文章目录1.模型压缩的意义2.模型压缩的几种方法2.1参数修剪（剪掉无用的参数）2.2神经元修剪2.3知识蒸馏2.4参数量化2.5结构设计2.6动态计算3.参考1.模型压缩的意义复杂网络更加简化，仍保持较好的性能

努力的袁·2022-12-18 12:35

“烘焙”ImageNet：自蒸馏下的知识整合

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：葛艺潇|已授权转载（源：知乎）https://zhuanlan.zhihu.com/p/370955825最先进的知识蒸馏算法发现整合多个模型可以生成更准确的训练监督

Amusi（CVer）·2022-12-18 12:33

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