知识蒸馏论文翻译第22页

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

FlyAI小课堂：深度学习论文翻译解析（5）：MobileNets：Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliica

论文标题：MobileNets：EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionAppliications论文作者：AndrewG.HowardMenglongZhuBoChen.....论文地址：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf（https://arxiv.org/abs/1704.04861）代码地址

iFlyAI·2022-11-26 23:14

[论文翻译]Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals

SparseR-CNN：具有可学习提案的端到端目标检测摘要我们提出稀疏R-CNN，一个纯稀疏检测图像物体的方法。现有目标检测的工作严重依赖于密集候选对象，比如在H×WH×WH×W大小的图像特征图的所有网格预定义kkk个锚框。但在我们的方法中，一个固定稀疏的可学习目标提案集合，总长为NNN，供给目标石鳖头来分类和定位。通过消除HWkHWkHWk个（多达数十万）手动设计的候选对象到N个（如100）可学

查小小小米·2022-11-26 22:49

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

Junjian Zhang·2022-11-26 21:29

CVPR2121目标检测 | 少见的知识蒸馏用于目标检测（附论文下载）

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G近年来，知识蒸馏已被证明是对模型压缩的一种有效的解决方案。这种方法可以使轻量级的学生模型获得从繁琐的教师模型中提取的知识。

计算机视觉研究院·2022-11-26 21:58

CVPR2022：局部和全局知识蒸馏用于目标检测（源代码开源）

扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.11837.pdf源代码：https://github.com/yzd-v/FGD计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G知识蒸馏已成功应用于图像分类

计算机视觉研究院·2022-11-26 21:58

[目标检测知识蒸馏1] [NIPS17] Learning Efficient Object Detection Models with Knowledge Distillation

文章目录什么是知识蒸馏？

Junjian Zhang·2022-11-26 21:58

香港大学最新 | 超越PointPillar：通过知识蒸馏实现高效的3D目标检测

作者|王汝嘉编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/573732965点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取后台回复【模型压缩】获取模型压缩、裁剪、量化、蒸馏等综述论文！论文：https://arxiv.org/pdf/2205.15156.pdf作者单位：香港大学马克斯·普朗克信息学研究所商汤代码：https://github.

自动驾驶之心·2022-11-26 21:57

目标检测中的知识蒸馏方法

目标检测中的知识蒸馏方法知识蒸馏(KnowledgeDistillationKD)是模型压缩（轻量化）的一种有效的解决方案，这种方法可以使轻量级的学生模型获得繁琐的教师模型中的知识。

Amber亮·2022-11-26 21:27

FOTS字符检测+识别代码配置

论文：FOTS:FastOrientedTextSpottingwithaUnifiedNetwork论文翻译详解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/195248125code:

lrwin_bian·2022-11-26 21:17

语义分割综述《A SURVEY ON DEEP LEARNING-BASED ARCHITECTURES FOR SEMANTIC SEGMENTATION ON 2D IMAGES》论文翻译

论文地址:ASURVEYONDEEPLEARNING-BASEDARCHITECTURESFORSEMANTICSEGMENTATIONON2DIMAGES文章目录摘要1.简要1.1语义分割调查2数据集，挑战和性能指标2.1数据集和挑战2.1.1通用语义分割数据集2.1.2城市街道语义分割数据集2.2性能指标2.2.1准确率2.2.2计算复杂度3FCNs前的方法3.1前深度学习方法3.1.1提炼方

落樱弥城·2022-11-26 20:38

【r-GAN】论文翻译 - Learning Representations and Generative Models for 3D Point Clouds

摘要：三维几何数据为研究表示学习和生成建模提供了一个很好的领域。在本文中，我们研究用点云表示的几何数据。介绍了一种具有最先进的重构质量和泛化能力的deepAutoEncoder(AE)网络。学习表示在三维识别任务上优于现有方法，通过简单的代数操作实现了形状编辑，如语义部分编辑、形状类比、形状插值以及形状补全。我们对不同的生成模型进行了深入的研究，包括在原始点云上运行的GANs、在我们AEs的固定潜

xiaoyaolangwj·2022-11-26 20:05

NeRF论文翻译笔记

分享|NeRF神经辐射场理解_深兰深延AI的博客-CSDN博客_神经辐射场githubNeRF总结：https://github.com/yenchenlin/awesome-NeRF目录摘要1.介绍2.相关工作2.1.神经三维形状表示2.2.视图合成和基于图像的渲染3.神经辐射场场景表示4.带有辐射字段的体积渲染5.优化一个神经辐射场5.1.位置编码5.2.实施细节6、结果6.1、数据集6.2、

ysh9888·2022-11-26 18:09

知识蒸馏(Knowledge Distillation)

0.Introduction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

Q&Cui·2022-11-26 17:24

SSD算法priorbox的理解

之前看了很多SSD的博客，关于priorbox的地方大部分都是照着论文翻译了一下，但是实际的代码中并不是完全按照论文的，特此记录一下自己的理解。

xddwz·2022-11-26 14:32

论文翻译 | FCOSv1：《FCOS Fully Convolutional One-Stage Object Detection》

摘要：介绍背景，提出Fcos模型和性能我们提出了一种全卷积的单阶段目标检测器FCOS，以逐像素的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。几乎所有的sota目标检测器，如：RetinaNet、SSD、YOLOv3、FasterR-CNN都依赖于预定义的anchorboxes，而我们的FCOS是anchorboxfree的，而且是proposalfree的。通过消除预定义的anchorboxes集，FC

诺顿与苏菲·2022-11-26 10:34

2022 AAAI 多模态/情感分析/命名实体识别/(信息抽取)关系抽取/知识图谱(知识蒸馏)/阅读理解论文一览表

1.TailorVersatileMulti-ModalLearningforMulti-LabelEmotionRecognition为多标签情感识别量身定制多功能多模式学习YiZhang,MingyuanChen,JundongShen,ChongjunWang2.SentimentandEmotion-AwareMulti-ModalComplaintIdentification情感和情绪感

两面包+芝士·2022-11-26 10:13

Deformable Convolutional Networks v2 可变形卷积v2论文理解（更新中）

现将其中感觉不错的记录如下：知识蒸馏网络：https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9170582.htmlteacher

Fm镄·2022-11-26 08:11

知识蒸馏NST算法实战：使用CoatNet蒸馏ResNet18

文章目录摘要最终结论模型ResNet18，ResNet34CoatNet数据准备训练Teacher模型步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss学生网络步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss蒸馏学生网络步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss结果比对总结摘

AI浩·2022-11-26 03:26

[论文翻译] Learning with Limited Annotations: A Survey on Deep Semi-Supervised Learning for Medical

https://arxiv.org/abs/2207.14191Abstract医学图像分割是许多图像引导的临床方法中的基本和关键步骤。最近基于深度学习的分割方法的成功通常依赖于大量的标记数据，特别是在医学成像领域，只有专家才能提供可靠和准确的注释，这一点特别困难和昂贵。半监督学习已经成为一种有吸引力的策略，并被广泛地应用于医学图像分割任务中，在有限的注释下训练深度模型。在本文中，我们全面回顾了最

xiongxyowo·2022-11-25 22:23

[论文翻译]基于图像自适应GAN重建

xu*·2022-11-25 19:47

CamVox SLAM 论文翻译和总结

CamVoxSLAM翻译和总结论文:ZhuY,ZhengC,YuanC,etal.Camvox:Alow-costandaccuratelidar-assistedvisualslamsystem[J].arXivpreprintarXiv:2011.11357,2020.(ICRA2020)github:https://github.com/ISEE-Technology/CamVox。目录Ca

poplar1993·2022-11-25 18:27

知识蒸馏——pytorch实现

轻量化网络知识蒸馏可以理解为轻量化网络的一个tricks，轻量化网络是深度学习的一个大的发展趋势，尤其是在移动端，终端边缘计算这种对算力和运算时间有要求的场景中。

Ap21ril·2022-11-25 17:52

论文翻译七：Adversarial Transfer Learning for Deep Learning Based Automatic Modulation Classification

30天挑战翻译100篇论文坚持不懈，努力改变，在翻译中学习，在学习中改变，在改变中成长…AdversarialTransferLearningforDeepLearningBasedAutomaticModulationClassification基于对抗学习的深度学习自动调制分类KeBu,YuanHe,XiaojunJing,andJindongHan摘要—自动调制分类有助于许多重要的信号处理应

寒社科少·2022-11-25 15:50

2D DenseUnet-based脑胶质瘤分割BraTs+论文翻译+代码实现

论文代码：https://github.com/NYUMedML/DARTS1、摘要Quantitative,volumetricanalysisofMagneticResonanceImaging(MRI)isafundamentalwayresearchersstudythebraininahostofneurologicalconditionsincludingnormalmaturatio

Cierlly·2022-11-25 13:29

【论文翻译】Neural Architectures for Named Entity Recognition

Abstract处于领先水平的命名实体识别系统严重依赖于人工设计的特征与特定领域的知识，从而更高效地学习小型、带标记的语料库。在这篇论文里我们介绍了两种神经结构——一种结构是基于双向LSTM与条件随机场，另一种结构是通过一种基于转换、Shift-Reduce解析的算法构造并标记了单词。我们的模型依赖于单词信息的两个来源：一是从带监督语料库中学习的基于单字的词表示，二是从无注释语料库中学习的非监督词

aibin6833·2022-11-25 13:57

ERNIE 2.0: A Continual Pre-Training Framework for Language Understanding 论文翻译

文前总结：ERNIE2.0的亮点：1.融合了持续学习（continualLearning）、多任务学习、知识引入等多种套路。2.构造的任务可以分为三类：1)word-awaretasks用于教模型捕捉词汇信息（lexicalinformation）；2)structure-awaretask教模型捕捉句法信息（syntacticinformation）；3)semantic-aware任务顾名思义

睡熊猛醒·2022-11-25 11:09

【深度】YOlOv4导读与论文翻译

【深度】YOlOv4导读与论文翻译刚刚发布YOlOv4！首先简介一下YOLOYOLO可以说是计算机视觉领域最知名的目标检测算法之一，也因为开源被业界广泛采用。

cv君·2022-11-25 10:06

SO-Net：点云分析的自组织网络论文解读

SO-Net:Self-OrganizingNetworkforPointCloudAnalysis参考链接论文翻译链接SO-Net视频讲解论文地址代码地址论文目的：点云分类、分割任务核心在于点云特征提取

HIT淡然·2022-11-25 10:37

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network论文翻译——中文版

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationPhoto-RealisticSingleImageSuper-ResolutionUsingaGenerativeAdversaria

SnailTyan·2022-11-25 08:48

Deformable DETR论文翻译

DeformableDETR论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.回顾transformer和DETR4.方法4.1端到端目标检测中的可形变transformer4.2DEFORMABLEDETR中额外的改进和提升

Laughing-q·2022-11-25 05:06

知识蒸馏：《Distilling the Knowledge in a Neural Network》算法介绍及PyTorch代码实例

目录一、摘要二、蒸馏算法三、代码四、References一、摘要提高几乎任何机器学习算法性能的一个非常简单的方法就是在相同的数据上训练许多不同的模型，然后平均它们的预测，或者对模型进行集成然后投票（vote），即多模型集成可以显著提升机器学习性能。很不幸，使用整个集成模型进行预测是很麻烦的，而且可能计算成本太高，若部署到用户群体非常庞大的情景下，每一个用户所产生的的输入都要在整个集成模型上运行一次

Taylor不想被展开·2022-11-25 00:48

【论文翻译】Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

FasterR-CNN:基于RegionProposalNetworks的实时目标检测摘要State-of-the-art目标检测网络依赖于regionproposals算法假设目标位置。SPPNet[1]和FastR-CNN[2]的改进减少了检测网络的运行时间，并暴露出regionproposals是一个瓶颈。我们引入了RegionProposalNetwork(RPN),它与检测网络共享整个图

Bulbbbb·2022-11-24 23:27

轻量化网络——ghostnet代码讲解

因而，一些研究提出了模型的压缩方法，比如剪枝、量化、知识蒸馏等；还有一些则着重于高效的网络结构设计，比如MobileNet，ShuffleNet等。

apodxxx·2022-11-24 20:14

论文翻译 | KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

论文翻译：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds论文：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds

btee·2022-11-24 20:55

论文翻译：2020_DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech Enhancement...

论文地址：DCCRN：用于相位感知语音增强的深度复杂卷积循环网络论文代码：https://paperswithcode.com/paper/dccrn-deep-complex-convolution-recurrent-1引用：HuY，LiuY，LvS，etal.DCCRN:Deepcomplexconvolutionrecurrentnetworkforphase-awarespeechenh

凌逆战·2022-11-24 19:13

论文翻译：Conv-TasNet: Surpassing Ideal Time–Frequency Magnitude Masking for Speech Separation

但是他写的是论文笔记，而我是纯翻译，能给读者更多的思想和理解空间，并且还有参考文献，也不错哈，反正翻译是写给自己看的文章方向：语音分离，论文地址：Conv-TasNet：超越理想的语音分离时频幅度掩蔽博客地址：论文翻译