知识蒸馏论文翻译第21页

【论文翻译】使用少量样本的神经语音克隆

这篇论文探讨了解决语音克隆问题的两种基本方法：说话人自适应（speakeradaptation）和说话人编码（speakerencoding）。适用于带有说话人嵌入的多说话人语音生成模型，不会降低音频质量。原论文链接：NeuralVoiceCloningwithaFewSamples摘要语音克隆是个性化语音接口的一项备受期待的能力。基于神经网络的语音合成已经显示能为大量说话人生成高质量的语音。在本

lujian1989·2022-11-30 22:34

【论文翻译】Deep Voice 3：通过卷积序列学习来扩展语音合成

DeepVoice3引入了全卷积序列到序列式模型来进行语音合成，这种新架构在语音训练速度上有了数量级的提升，经过800多个小时的语音数据学习，它可以合成2400多钟不同的语音结果。DeepVoice3的意义在于探索语音合成模型训练的数据容量上限。原论文链接：DeepVoice3:ScalingText-to-SpeechwithConvolutionalSequenceLearning摘要我们提出

lujian1989·2022-11-30 22:34

Multi-View Gait Recognition Based on A Spatial-Temporal Deep Neural Network论文翻译和理解

Multi-ViewGaitRecognitionBasedonASpatial-TemporalDeepNeuralNetwork论文翻译和理解翻译格式：一句英文，一句中文结合图来讲解ABSTRACTABSTRACTThispaperproposesanovelspatial-temporaldeepneuralnetwork

cool whidpers·2022-11-30 19:13

论文翻译--毫米波三维全息摄影的轻量级FMIST启发稀疏重建网络（1）

毫米波三维全息摄影的轻量级FMIST启发稀疏重建网络摘要:压缩感知(CS)与毫米波(mmW)全息技术的集成在实现机载硬件轻量化、低采样比和高速传感方面显示出巨大的潜力。然而，传统的cs驱动算法往往受到参数调整不简单和大量迭代带来的计算开销过大的限制。为了解决这一问题，我们结合快速迭代收缩阈值算法(FISTA)的可解释性和数据驱动的深度神经网络的无调优优点，提出了一种轻量级的基于模型的深度学习框架(

是个小白哎·2022-11-30 19:08

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文翻译 + 网络详解

目录1345是论文的翻译，如果看过论文也可以直接看关于网络的结构详解。Abstract1.Introduction3.Method3.1OverallArchiticture3.2.ShiftedWindowbasedSelf-Attention3.3ArchitectureVariants网络结构讲解PatchPartition+LinearEmbedding详解PatchMerging详解Sw

CV小Rookie·2022-11-30 19:13

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows(论文翻译)

Austismes·2022-11-30 19:42

图像分类经典卷积神经网络—GoogLeNet论文翻译（纯中文版）—Going Deeper with Convolutions（走向更深的卷积神经网络）

图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总]翻译pdf文件下载：[下载地址]此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[GoogLeNet纯中英文对照版]GoingDeeperwithConvolutions走向更深的卷积神经网络

bigcindy·2022-11-30 18:03

PL-SLAM论文翻译

声明：该翻译不是我的工作，来自乔志健https://github.com/qiaozhijian/PL_SLAM写在这里，感谢该作者。这个论文说了啥呢？就是说原来做ORB_SLAM一般都是采用特征点作为连续位姿变换的依据，PL_SLAM增加了线特征，这样就在特征点少而有线特征的环境中具有了一定的稳健性!那个“鲁棒性”就是稳健性！在稀疏地图构建上也有了一些线特征。整体上这个论文工作很有意义，比单纯的

红色深海·2022-11-30 18:54

《How powerful are graph neural networks》论文翻译

作者：KeyuluXu(MIT)，WeihuaHu(StanfordUniverstity)，JureLeskovec(StanfordUniverstity)，StefanieJegelka(MIT)作者KeyuluXu谷歌学术上可查的论文共12篇，其中以本文达到1414的引用次数，引用总计次数2111次，h指数（所发表的所有论文中有N篇的引用数超过N次）和i10指数（所发表的论文中引用次数超过

m0_43417517·2022-11-30 15:26

Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering

ImageDenoisingbySparse3-DTransform-DomainCollaborativeFilteringBM3D算法论文翻译摘要我们提出了一种基于变换域中增强的稀疏表示的图像去噪策略

HanWang~·2022-11-30 15:47

翻译：SMPL-X模型与SMPLify-X方法

论文翻译，详见原文：SMPL-X_CVPR2019.pdf666题目：ExpressiveBodyCapture:3DHands,Face,andBodyfromaSingleImageGeorgiosPavlakos

Eternally_陪伴·2022-11-30 12:35

论文翻译：2021_DeepFilterNet: A Low Complexity Speech Enhancement Framework for Full-Band Audio based on

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475目录摘要2DeepfilterNet2.1信号模型2.2DeepFiltering2.3框架概述2.4DNN模型2.5数据处理2.6损失函数3实验3.1训练步骤3.2结果4结

[虚幻私塾】·2022-11-30 12:50

论文翻译：CenterNet:Objects as Points

摘要:检测将物体识别为图像中与轴对齐的框。大多数成功的对象探测器列举了一个几乎详尽的潜在对象位置列表，并对每个对象进行分类。这是浪费，效率低下，并且需要额外的后处理。在本文中，我们采取了一种不同的方法。我们将一个对象定为一个单点-它的边界框的中心点。我们的检测器使用关键点估计来寻找中心点，并回归到所有其他对象属性，如大小，3D位置，方向，甚至姿态。我们基于中心点的方法，CenterNet，是端到端

早起学习晚上搬砖·2022-11-30 09:46

论文翻译：Attentional Feature Fusion

AttentionalFeatureFusion摘要1引言2RelatedWork3.Multi-scaleChannelAttention(多尺度通道的关注)4.注意力特征融合AttentionalFeatureFusion5.Experiments6.Conclusion注意力特征融合作者：YimianDai1FabianGieseke2,3StefanOehmcke3YiquanWu1Kob

Sun_ZD·2022-11-30 06:09

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

论文翻译：DynaSLAM: Tracking, Mapping and Inpainting in Dynamic Scenes

DynaSLAM:Tracking,MappingandInpaintinginDynamicScenes引言将SLAM与深度学习结合起来的工作越来越多。这些工作从不同的角度解决目前传统SLAM方法存在的问题。在我们跟进或者开展类似的工作的时候，需要想清楚，传统的SLAM方法目前遇到的问题到底是什么。对这些问题进行明确地分析，从理论框架、算法技术、工程实现等方面挖掘可以改进的点，对于更好地指导深度

jiweinanyi·2022-11-29 09:03

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

【图像分类—GoogLeNet Inception V1】Going deeper with convolutions

一、论文翻译论文：GoingdeeperwithconvolutionsGoogleInceptionNet首次出现在ILSVRC2014的比赛中（和VGGNet同年），就以较大优势取得了第一名。

gkm0120·2022-11-29 05:23

【论文翻译】Deep learning

【论文题目】：Deeplearning【论文来源】：Deeplearning【翻译人】：BDML@CQUT实验室DeeplearningYannLeCun,YoshuaBengio&GeoffreyHinton深度学习AbstractDeeplearningallowscomputationalmodelsthatarecomposedofmultipleprocessinglayerstolea

大数据机器学习实验室·2022-11-29 05:15

神经网络的量化与训练(论文翻译讲解)

摘要随着智能移动设备的日益普及和深度学习模型令人生畏的计算成本，人们需要高效和准确的设备上推理方案。我们提出了一种量化方案，允许仅使用整数算法进行推理，它可以在常用的硬件上比浮点推理更有效地实现。我们还共同设计了一个训练程序，以保持端到端模型精度后量化。因此，所提出的量化方案提高了精度和设备上延迟之间的权衡。这些改进甚至在MobileNets上也是显著的，这是一个以运行时效率而闻名的模型家族，并在

一杯清酒·2022-11-29 01:08

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

NeRF神经辐射场学习笔记（九）— BungeeNeRF（CityNeRF）论文翻译以及原理解读

NeRF神经辐射场学习笔记（九）—BungeeNeRF（CityNeRF）论文翻译以及原理解读声明论文概述背景介绍用NeRF表示极端多尺度下的场景所面临的挑战多级监督的递进模型（ProgressiveModelwithMulti-levelSupervision

右边的口袋·2022-11-28 19:24

NeRF-SR: High-Quality Neural Radiance Fields using Super-Sampling论文翻译

使用超采样的高质量神经辐射场目录使用超采样的高质量神经辐射场Abstract1.Introduction2、RelatedWork3、Background（Nerf介绍）4、ApproachTrainingTesting5.Experiments5.1.DatasetandMetricsBlenderDatasetLLFFDataset5.2.TrainingDetails5.3.Effectiv

ysh9888·2022-11-28 19:23

深度学习(20):nerf论文翻译与学习

目录1Introduction2RelatedWork3NeuralRadianceFieldSceneRepresentation4VolumeRenderingwithRadianceFields5OptimizingaNeuralRadianceField5.1Positionalencoding5.2Hierarchicalvolumesampling5.3Implementationde

biter0088·2022-11-28 19:16

GANSynth论文翻译

写在前面：翻译完我也傻了。好多音乐/信号处理的东西确实不太懂，欢饮有理解的朋友们在我的翻译上二次创作。这篇论文是"GANSynth:AdversarialNeuralAudioSynthesis"，因为网上用GAN生成音乐的博客、代码真的比较少，我就自己翻译了一篇。原始word文件可以去我的Github下载，放在之前做的一个音乐生成模型下面了。https://github.com/cmd23333

cmd233333·2022-11-28 14:39

卷积神经网络——目标检测之Faster R-CNN论文翻译

论文连接https://arxiv.org/abs/1506.01497相关论文翻译链接R-CNN：https://blog.csdn.net/itlilyer/article/details/107190083FastR-CNN

helpburn·2022-11-28 14:04

论文翻译：Anytime Stereo Image Depth Estimation on Mobile Devices

论文《AnytimeStereoImageDepthEstimationonMobileDevices》的完整翻译，如有不当之处，敬请评论指出！蟹蟹~（2019-08-28）发表：ICRA2019代码：https://github.com/mileyan/AnyNet.摘要立体深度估计在机器人领域的许多应用都要求在重要的计算约束下实时生成精确的视差图。目前最先进的算法迫使用户在慢速生成精确映射和快

tjut_zdd·2022-11-28 14:44

PNN论文翻译 - 基于点乘的用户响应神经网络预测（四）

摘要-预测用户响应（例如点击次数和转化次数）非常重要，并已在其中使用许多Web应用程序，包括推荐系统，Web搜索和在线广告。这些应用程序中的数据主要是类别特征，包含多个字段;一个典型的表示是将其转换为高维稀疏通过独热编码的二进制特征表示。面对极度稀疏，传统模型可能会限制其从数据中挖掘出的信息，即低阶特征组合。像深度神经网络这样的深层模型，不能直接申请高维输入因为巨大的特征空间。在本文中，我们提出基

learner_ctr·2022-11-28 13:31

【论文翻译】Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for Few-Shot Object Detection

DenseRelationDistillationwithContext-awareAggregationforFew-ShotObjectDetection基于上下文感知聚合的稠密关系提取用于少样本目标检测论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.12107v1.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2103.17115.pdfhttps://arxiv.org

小张好难瘦·2022-11-28 11:01

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

目标检测之R-CNN(2014)

文章目录R-CNN(2014)针对任务:目标检测目标检测任务概述性能指标:mAP/速度mAP速度论文翻译理解框架(训练+测试)输入图像有何预处理?(训练+测试)如何进行区域提议?

有为少年·2022-11-28 00:52

目标检测平衡训练：Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection 论文翻译解读

LibraR-CNN:TowardsBalancedLearningforObjectDetectionAbstractIntroductionSamplelevelimbalanceFeaturelevelimbalanceObjectivelevelimbalanceRelatedworkSamplelevelimbalanceFeaturelevelimbalanceObjectivelev

today__present·2022-11-27 19:38

AlphaPose姿态估计论文翻译和代码解读RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation

姿态估计模型AlphoPose模型的论文或者论文V3版ICCV2017接收，上海交大和腾讯优图的论文代码，基于pytorch或者Tensorflow如果想了解姿态估计的简单概述，可以点击我的另一篇综述文章RMPE:RegionalMulti-PersonPoseEstimationAbstract自然场景的多人姿态估计是一个极大的挑战。虽然最好的人类检测器已经有很好的效果了，但是，小的定位、识别的

进击的煎饼果子·2022-11-27 17:02

【深度学习论文篇 01-1 】AlexNet论文翻译

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475目录摘要1简介2数据集3网络结构3.1ReLU非线性3.2多GPU训练3.3LRN局部响应归一化3.4重叠池化3.5整体结构4减小过拟合4.1数据增强4.2暂退法（Dropo

pythonxxoo·2022-11-27 09:20

论文翻译及笔记 --"Visual Place Recognition: A Survey"

论文笔记--"VisualPlaceRecognition:ASurvey"AbstractI.INTRODUCTIONII.CONCEPTOFPLACEINROBOTICSANDTHENATURALKINGDOMIII.WHATISAPLACE?IV.DESCRIBINGPLACES:THEIMAGEPROCESSINGMODULEA.LocalFeatureDescriptorsB.Globa

C ．Lee·2022-11-27 04:07

深度学习之PyTorch实战（2）——神经网络模型搭建和参数优化

原文链接:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9838866.html如果需要小编其他论文翻译，请移步小编的GitHub地址传送门：请点击我上一篇博客先搭建了基础环境，并熟悉了基础知识

HGGshiwo·2022-11-27 04:57

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