知识蒸馏论文翻译第24页

【论文翻译 AAAI 2020 | 知识图谱综述】A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications

论文题目：ASurveyonKnowledgeGraphs:Representation,AcquisitionandApplications论文来源：AAAI2020PhilipS.Yu等人关键词：知识图谱，表示学习，知识图谱补全，关系抽取，知识推理待更新…PS.以后再也不翻译综述了，实在是太长了，也看不下去[捂脸哭泣]。个人感觉这篇文章看一看每个小结的总结就行了，中间主要是方法的列举。（都翻译

byn12345·2022-11-21 09:29

BERT(一)--论文翻译：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

转载请注明出处：https://blog.csdn.net/nocml/article/details/124860490传送门：BERT(一)–论文翻译：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingBERT

吕秀才·2022-11-21 08:10

CVPR2022-知识蒸馏与自监督相关paper list

简介简单整理了一下CVPR2022中，知识蒸馏与自监督方向的论文列表，总共加起来有110+，而且不局限于传统的视觉方向，用到了更多的场景中。这个方向的研究还是非常火热的。

littletomatodonkey·2022-11-21 08:00

模型压缩方法汇总和梳理

对比前端压缩后端压缩实现难度较简单较难可逆否可逆不可逆成熟运用剪枝低秩近似、参数量化待发展运用知识蒸馏二值网络前端压缩不会改变原始网络结构的压缩技术。11.知识蒸馏蒸馏模型采用的是

持续努力·2022-11-21 07:28

Waldocsdn·2022-11-21 07:17

模型压缩剪枝蒸馏量化

开源项目与资源PaddleSlim是百度提出的模型优化工具，包含在PaddlePaddle框架中，支持若干知识蒸馏算法，可以在teacher网络和student网络任意层添加组合loss，包括FSPloss

Mr_Troy·2022-11-21 07:46

知识蒸馏 | YOLOv7知识蒸馏实战篇 | 2/2*

知识蒸馏|YOLOv7知识蒸馏实战篇|2/2*文章目录知识蒸馏|YOLOv7知识蒸馏实战篇|2/2*0.环境准备1.训练学生网络2.训练教师网络3.知识蒸馏训练4.YOLOv7官方项目修改说明5.源码0

迪菲赫尔曼·2022-11-21 07:13

pytorch 预测手写体数字_深度学习之PyTorch实战（3）——实战手写数字识别

如果需要小编其他论文翻译，请移步小编的GitHub地址传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote上一节，我们已经学会了基于

weixin_39945816·2022-11-21 06:53

PL-VIO（点线slam）学习笔记（持续更新）

论文翻译PL-VIO:使用点和线特征的紧耦合单目视觉惯性里程计收稿日期:2018年3月23日;录用日期:2018年4月9日;发布日期:2018年4月10日摘要摘要:为解决这一问题的估计相机轨迹和建立一个结构三维

slam已经入土·2022-11-21 04:25

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、形状类比和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

计算机小白学习中·2022-11-21 04:23

iCaRL:Incremental Classifier and Representation Learning学习笔记

IncrementalClassifierandRepresentationLearning三大要求可以对任何时间出现的任何例子进行训练可以在任何时候为迄今观察到的类提供一个分类器计算和内存需要保持在一定的范围内iCaRL三大组成用最接近平均例子这一规则进行分类基于群的有限示例选择利用知识蒸馏和原型演练进行表征学习

Lcx559·2022-11-21 03:04

深度学习(11):RangeNet++论文翻译与学习

RangeNet++:FastandAccurateLiDARSemanticSegmentationRangeNet++：快速准确的LiDAR语义分割如果想要了解原理的话，阅读重点可以集中在3OurApproach和4ExperimantalEvaluation自己的其他博客：深度学习(七)：RangeNet++代码运行与与学习_biter0088的博客-CSDN博客这篇博客也是很认真的写啦，大

biter0088·2022-11-21 00:56

【RCNN】论文翻译-用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构

目录Abstract1.Introduction2.ObjectdetectionwithR-CNN2.R-CNN进行物体检测2.1.Moduledesign2.1.模块设计2.2.Test-timedetection2.2.测试时间检测2.3.Training2.4.ResultsonPASCALVOC2010-122.4.PASCALVOC2010-12的结果2.5.ResultsonILSV

代码和男人都读不懂·2022-11-20 23:39

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks---Alex论文翻译

Abstract:Wetrainedalarge,deepconvolutionalneuralnetworktoclassifythe1.2millionhigh-resolutionimagesintheImageNetLSVRC-2010contestintothe1000differentclasses.Onthetestdata,weachievedtop-1andtop-5errorr

代码和男人都读不懂·2022-11-20 23:09

【阅读笔记】多任务学习之MMoE(含代码实现)

本文作为自己阅读论文后的总结和思考，不涉及论文翻译和模型解读，适合大家阅读完论文后交流想法。

卡卡南安·2022-11-20 22:10

【阅读笔记】多任务学习之PLE(含代码实现)

本文作为自己阅读论文后的总结和思考，不涉及论文翻译和模型解读，适合大家阅读完论文后交流想法。

卡卡南安·2022-11-20 22:10

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding论文翻译

SpatialAsDeep:SpatialCNNforTrafficSceneUnderstanding论文翻译Abstract摘要Convolutionalneuralnetworks(CNNs)areusuallybuiltbystackingconvolutionaloperationslayer-by-layer.AlthoughCNNhasshownstrongcapabilitytoe

Lin-CT·2022-11-20 21:43

Point-NeRF: Point-based Neural Radiance Fields论文翻译笔记

Point-NeRF:Point-basedNeuralRadianceFields目录Point-NeRF:Point-basedNeuralRadianceFieldsAbstract1.Introduction2.RelatedWork3.Point-NeRFRepresentation4.Point-NeRFReconstruction4.1.Generatinginitialpoint-

ysh9888·2022-11-20 20:52

NeRF神经辐射场学习笔记（七）— NeRF-W论文翻译及原理解读

NeRF神经辐射场学习笔记（七）—NeRF-W论文翻译及原理解读声明论文概述问题的提出NeRF-W主要观点1.潜在外观建模（LatentAppearanceModeling）2.瞬态物体现象（TransientObjects

右边的口袋·2022-11-20 19:06

NeRF神经辐射场学习笔记（一）——NeRF论文翻译以及原理解读

NeRF神经辐射场学习笔记（一）——NeRF论文翻译以及原理解读声明论文概述NeuralRadianceFieldSceneRepresentation（NeRF场景表示）VolumeRenderingwithRadianceFields

右边的口袋·2022-11-20 19:36

【论文翻译|2021】A survey on heterogeneous network representation learning 异构网络表示学习综述

林若漫空·2022-11-20 18:41

《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》论文翻译--中英对照

文章目录1Introduction(简介)2RelatedWork（相关工作）2.1Feature-basedApproaches（基于特征的方法）2.2Fine-tuningApproaches（微调方法）2.3TransferLearningfromSupervisedData（在有监督数据上的迁移学习）3BERT3.1ModelArchitecture（模型结构）3.2InputRepres

吕秀才·2022-11-20 18:08

论文阅读——Distillation-guided Image Inpainting

Distillation-GuidedImageInpainting(ICCV2021).MaitreyaSuin,KuldeepPurohit,A.N.Rajagopalan[Paper]本文创新点：提出了一种基于知识蒸馏的修复方法

行百里-半九十·2022-11-20 16:31

计算机视觉算法岗面经：商汤/滴滴/腾讯

项目方面主要是图像识别与模型压缩知识蒸馏，一篇1作论文在投。其他专业排名、获奖情况、文体方面不赘述商汤：二面挂。被告知待综合评定，应该就是委婉地挂了5

视学算法·2022-11-20 15:42

【论文翻译】TSP-问题（4个变体）TRAVELLING-SALESMAN-PROBLEM (4 variants)

TSP-问题（4个变体）TRAVELLING-SALESMAN-PROBLEM(4variants)该文章仅作为学习记录。需要原文pdf可私信摘要旅行推销员问题的目标是找到一个以最小的成本连接图中所有顶点的旅行。有几个变体，这取决于是否允许重复访问，也取决于距离是否满足一个度量。我们讨论了这些变量之间的关系，并给出了一个简单的2-近似算法。然后，我们开发了一个更复杂的1.5近似算法，将TSP与欧拉

yty的小迷弟·2022-11-20 15:40

【论文翻译】gStore: Answering SPARQL Queries via Subgraph Matching

gStore:AnsweringSPARQLQueriesviaSubgraphMatching论文翻译，仅作为个人保存用ABSTRACT由于对RDF数据的使用越来越多，对RDF数据集上的SPARQL查询的高效处理已经成为一个重要的问题

yty的小迷弟·2022-11-20 15:40

【论文翻译】iBFS: Concurrent Breadth-First Search on GPUs

iBFS:ConcurrentBreadth-FirstSearchonGPUs论文翻译，仅作为个人保存用SIGMOD2016的文章，需要这篇原文可以私信我。

yty的小迷弟·2022-11-20 15:05

解读《Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation》论文

表示学习：①实体表示②文本增强实体表示③实体对表示④轴向注意增强实体对表征(2)自适应局部损失：①自适应阈值损失（ATL）：a）正面类别：b）负面类别：②ATL与AFL区别：(3)基于远程监督预训练的知识蒸馏

ac不知深·2022-11-20 15:43

Deep Learning for UAV-based Object Detection andTracking: A Survey（论文翻译)

MJ5513·2022-11-20 14:08

语音增强论文翻译：2017_SEGAN: Speech Enhancement Generative Adversarial Network

论文地址：基于生成对抗网络的语音增强博客地址(转载请指明出处)：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/9986744.htmlSEGAN的例子摘要当前的语音增强技术是在频谱域或利用一些高级特征的基础上进行的。他们中的大多数人处理的噪音条件有限，并依赖于一阶统计特性。为了规避这些问题，深层网络正被越来越多地使用，因为它们能够从大量的训练数据集中学习到复杂的关系。在本

凌逆战·2022-11-20 12:07

知识蒸馏、模型剪枝与量化

1.知识蒸馏1.1知识蒸馏简介知识蒸馏是一种模型压缩常见方法，用于模型压缩指的是在teacher-student框架中，将复杂、学习能力强的网络学到的特征表示“知识”蒸馏出来，传递给参数量小、学习能力弱的网络

jefferyqian·2022-11-20 10:21

【剪枝算法】通过网络瘦身学习高效的卷积网络Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming论文翻译

此论文翻译仅仅用于自己方便学习。译文来自其他处。在许多实际应用中部署深度卷积神经网络（CNN）很大程度上受到其计算成本高的限制。

march of Time·2022-11-20 10:18

卷积神经网络——YOLOv3论文翻译

论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.02767YOLOv3:AnIncrementalImprovementAbstract(摘要)我们提出了一些对YOLO的升级！我们做了一些小的设计修改来使它更好。我们同样训练了该新网络，它的表现非常不错。它比上一个版本大一点但是精度更高。别担心，它仍然足够快。使用320x320的输入时YOLOv3的执行速度为22ms得到mAP为28

helpburn·2022-11-20 10:40

卷积神经网络——FPN论文翻译

论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144FeaturePyramidNetworksforObjectDetection0.摘要特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组成部分。但是最近的深度学习对象检测器开始放弃使用金字塔方式，部分原因是它们是计算和内存密集型的(使用特征金字塔会增加算力和内存的消耗)。在本文中，我们利用深度卷积网络固有的多尺度、金字塔层

helpburn·2022-11-20 10:10

论文翻译：混合维在庞加莱几何三维骨架的动作识别

GraphConvolutionalNetworks(GCNs)已经展示了其对不规则数据(如人体动作识别中的骨骼数据)建模的强大能力，这提供了一种令人兴奋的新方法，为居住在图中不同部分的节点融合丰富的结构信息。在人类动作识别中，现有的研究引入了动态图形生成机制，以更好地捕捉隐含的语义骨架连接，从而提高了识别性能。在本文中，我们提供了一种正交的方法来探索底层连接。而不是引入昂贵的动态。我们认为这是一

王壹浪·2022-11-20 10:39

卷积神经网络—FPN

FPN的论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144论文翻译：https://blog.csdn.net/itlilyer/article/details/108952700

从头再来罢了·2022-11-20 10:04

【Hinton论文翻译与理解】How to represent part-whole hierarchies in a neural network_202102

这些优势包括transformer、神经场（neuralfield）、对比表示学习、知识蒸馏、胶囊网络。GLOM回答以下问题：一个固定结

tyhj_sf·2022-11-20 07:41

CVPR2020 Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector论文翻译

CVPR2020Few-ShotObjectDetectionwithAttention-RPNandMulti-RelationDetector论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.FSOD:一个高度多样化的

Laughing-q·2022-11-20 06:04

3D 语义分割——2DPASS

据作者团队所知，2DPASS是第一个将多模态信息蒸馏后并用于单点云（模态）的语义分割方法利用论文所提出的多尺度融合进行单知识蒸馏（MSFSKD）策略，2DPASS在SemanticKITTI和NuScenes

Lemon_Yam·2022-11-20 03:44

阅读笔记2DPASS: 2D Priors Assisted SemanticSegmentation on LiDAR Point Clouds LiDAR

主要贡献：2D先验辅助语义分割(2DPASS)+多尺度融合到单知识蒸馏(MSFSKS)策略原文下载链接：https:/

shiyueyueya·2022-11-20 03:29

Let Images Give You More

目录背景知识蒸馏方法网络架构算法步骤LearningImagePriorsCross-ModalPointGeneratorImagePriorsAssistedTrainingClassifierLossFeatureEnhancementLossClassifierEnhancementLossFinalLoss

一个普通的求学者·2022-11-20 01:41

【论文翻译】【李沐老师】Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server

文章目录Abstract1Introduction1.1Contributions1.2EngineeringChallengesAbstract我们提出了一个分布式机器学习问题的参数服务器框架。数据和工作负载都分布在工作节点上，而服务器节点维护全局共享的参数，以密集或稀疏的向量和矩阵表示。该框架管理节点之间的异步数据通信，并支持灵活的一致性模型、弹性可伸缩性和连续容错(flexibleconsi

I"ll carry you·2022-11-20 00:08

轻量级网络EdgeViTs论文翻译

论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.03436EdgeViTs:CompetingLight-weightCNNsonMobileDeviceswithVisionTransformersEdgeViTs:轻量级视觉Transformer新工作，可与最好的轻量级CNN在移动设备上竞争！摘要：Self-attentionbasedmodelssuchasvisiontra

胖虎记录学习·2022-11-20 00:24

【论文笔记】Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks

ExternalAttentionusingTwoLinearLayersforVisualTasks投递：CVPR2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.02358项目地址：https://github.com/MenghaoGuo/EANet论文翻译

m0_61899108·2022-11-20 00:23

[深度学习入门]知识蒸馏

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork相关论文查找网站：1.ConnectedPapers|Findandexploreacademicpapers2.https://paperswithcode.com/3.知识蒸馏在做什么

Guycynnnnn·2022-11-20 00:43

[论文翻译]A SURVEY ON DEEP LEARNING METHODS FOR SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION IN REAL-TIME

文章地址：https://arxiv.org/pdf/2009.12942.pdf文章目录一、文章简介二、正文翻译摘要：1.Introduction2.语义分割的历史3.图像语义分割的深度学习方法3.1全卷积网络（FCN）3.2Encoder-Decoder架构3.3神经网络与条件随机场结合3.4特征融合3.5对抗生成网络3.6RNN3.7全景分割3.8基于注意力的model4.用于语义图像分割的

糊面包包专属·2022-11-19 22:15

【论文翻译】异构信息网络挖掘的活动边缘中心多标签分类

异构信息网络挖掘的活动边缘中心多标签分类摘要异构信息网络的多标签分类在社会网络分析中受到了新的关注。本文提出了一个以活动边缘为中心的多标签分类框架，用于分析具有三个独特特征的异构信息网络。首先，我们根据一个协作图和多个相关联的活动图来建模一个异构信息网络。我们根据顶点标签和边标签引入了一个新的点边同态概念，并通过基于活动的边分类，用每个活动图的类标签来扩充边，从而将一般的协作图转化为基于活动的协作

Mrong1013967·2022-11-19 21:55

【论文翻译】使用机器学习技术强化web浏览器安全配置

摘要浏览器的配置设置起着重要的作用，使攻击者或流氓网站无法获得或较少获得用户或用户系统的信息。默认的浏览器配置往往不足以阻止或尽量减少信息泄露给攻击者。本文提出了一个新的模型（框架）来弥补默认配置和推荐配置之间的差距。该框架是使用机器学习算法开发的，因为大量的浏览器配置状态需要被划分为不同的安全级别。使用该框架开发了一个原型的浏览器插件，以评估浏览器的安全级别，并在需要时修改它以提高安全级别。关键

Mrong1013967·2022-11-19 21:23

DETR:End-to-End Object Detection with Transformers

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）使用Transformers进行端到端目标检测摘要我们提出了一种将目标检测视为直接集合预测问题的新方法

Y蓝田大海·2022-11-19 19:49

R-CNN论文精读（论文翻译）

文章目录摘要1.介绍2.目标检测与R-CNN3.可视化，融合和模型的错误4、ILSVRC2013检测数据集5.语义分割(略)6.结论附录摘要Objectdetectionperformance,asmeasuredonthecanonicalPASCALVOCdataset,hasplateauedinthelastfewyears.在PASCALVOC数据集上测量的目标检测性能在过去几年已经趋于

一个小猴子｀·2022-11-19 19:13

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