知识蒸馏论文翻译第26页

ECCV 2022 | CMU提出FKD：用于视觉识别的快速知识蒸馏框架！训练加速30%！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：机器之心今天介绍一篇来自卡耐基梅隆大学等单位ECCV2022的一篇关于快速知识蒸馏的文章，用基本的训练参数配置就可以把ResNet

Amusi（CVer）·2022-11-09 07:07

一种用于视觉识别的快速知识蒸馏框架

AI浩·2022-11-09 07:03

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

摘要本文提出了一种新的视觉转换器，称为SwinTransformer，它可以作为计算机视觉的通用主干。在将Transformer从语言适应到视觉方面的挑战源于这两个领域之间的差异，例如视觉实体的规模差异很大，以及图像中的像素与文本中的文字相比分辨率较高。为了解决这些差异，我们提出了一种分层转换器，其表示是通过移位窗口来计算的。移位窗口方案通过将自我注意计算限制在非重叠的局部窗口，同时还允许跨窗口连

MJ5513·2022-11-08 07:22

深度学习知识蒸馏、量化、剪枝学习笔记

一、知识蒸馏1.网络最后一层(全连接层)的输出为类别得分scores(也加logits),使用sofxmax对logits映射为概率分布,且和为1,添加t参数,使网络概率分布更加平缓.如下为添加t参数方式

星辰大海在梦中·2022-11-07 08:24

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Masked Generative Distillation

摘要知识提炼已经成功地应用于各种任务。当前的蒸馏算法通常通过模仿老师的输出来提高学生的表现。本文表明，教师也可以通过指导学生的特征恢复来提高学生的表征能力。从这个角度出发，我们提出了掩蔽生成蒸馏(MGD)，它很简单:我们掩蔽学生特征的随机像素，通过一个简单的块，迫使它生成老师的全部特征。MGD是一种真正通用的基于特征的提取方法，可用于各种任务，包括图像分类、对象检测、语义分割和实例分割。我们用大量

乱搭巴士·2022-11-07 08:52

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Dynamic Rectification Knowledge Distillation

摘要知识蒸馏是一种技术，其目的是利用dark知识压缩信息，并将信息从一个庞大、训练有素的神经网络（教师模型）传输到一个较小、能力较差的神经网络（学生模型），从而提高推理效率。

乱搭巴士·2022-11-07 08:22

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Knowledge Distillation with the Reused Teacher Classifier

（下文中的知识提炼即知识蒸馏）摘要知识提炼的目的是将一个强大而繁琐的教师模型压缩到一个轻量级的学生模型中，而不至于牺牲很多性能。

乱搭巴士·2022-11-07 08:22

【论文笔记_知识蒸馏_目标检测_2022】Decoupled Knowledge Distillation

为了提供一个研究Logit蒸馏的新观点，我们将经典的KD损失重新表述为两个部分，即目标类知识蒸馏（TCKD）和非目标类知识蒸馏（NCKD）。我们对这两部分的效果进行了实证调查和证明。

乱搭巴士·2022-11-07 08:22

笔记——知识蒸馏

带有笔记的文章是最近正在研究的内容，质量有可能很差，只有自己看的懂，所以看的笔记的大致看看就可以，我也正在积累，等感觉没问题了就会重新整理再发一次为什么要用知识蒸馏知识蒸馏是模型压缩方法中的一个大类，是一种基于

Happy丶lazy·2022-11-07 08:50

【轻量化深度学习】知识蒸馏与NLP语言模型的结合

UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaDate:2022.3.25-2022.4.3文章目录KnowledgeDistillation1Knowledge的定义2Softtargets3T-Softmax4知识蒸馏

Mr.zwX·2022-11-07 08:18

论文翻译之Enriched Feature Guided Refinement Network for Object Detection

摘要我们提出了一个单阶段检测框架，该框架解决了多尺度目标检测和类不平衡的问题。我们没有设计更深层的网络，而是引入了一种简单而有效的特征丰富化方案来生成多尺度的上下文特征。我们进一步引入了一种级联的优化（精炼）方案，该方案首先将多尺度的上下文特征注入到一阶段检测器的预测层中，以增强其进行多尺度检测的判别能力。其次，级联精炼方案通过细化锚（anchors）和丰富的特征以改善分类和回归来解决类不平衡问题

To_1_oT·2022-11-07 08:44

深度学习中的知识蒸馏技术(下)

本文概览：写在前面：这是一篇介绍知识蒸馏在推荐系统中应用的文章，关于知识蒸馏理论基础的详细介绍，请看我的这篇文章：深度学习中的知识蒸馏技术（上）1.背景介绍1.1简述推荐系统架构如果从传统角度来看实际的工业推荐系统

风度78·2022-11-07 08:14

【深度学习】深度学习中的知识蒸馏技术（上）简介

本文概览:1.知识蒸馏介绍1.1什么是知识蒸馏？在化学中，蒸馏是一种有效的分离不同沸点组分的方法，大致步骤是先升温使低沸点的组分汽化，然后降温冷凝，达到分离出目标物质的目的。

风度78·2022-11-07 08:43

深度学习中的知识蒸馏技术（上）

本文概览:1.知识蒸馏介绍1.1什么是知识蒸馏？在化学中，蒸馏是一种有效的分离不同沸点组分的方法，大致步骤是先升温使低沸点的组分汽化，然后降温冷凝，达到分离出目标物质的目的。

风度78·2022-11-07 08:43

深度学习论文笔记（知识蒸馏）—— FitNets: Hints for Thin Deep Nets

文章目录主要工作知识蒸馏的一些简单介绍文中一些有意思的观念Method最近看了不少文献，一直懒得总结，现在才爬起来写总结…，不少论文的idea还是不错的主要工作让小模型模仿大模型的输出（softtarget

菜到怀疑人生·2022-11-07 08:12

深度学习论文笔记（知识蒸馏）——Distilling the Knowledge in a Neural Network

文章目录主要工作motivationmethod实验主要工作提出一种知识蒸馏的方法，可以压缩模型，让小模型达到与集成亦或是大型模型相似的性能提出一种新的集成学习方法，可以让模型训练速度更快，并且是并行训练本文只总结第一点

菜到怀疑人生·2022-11-07 08:42

知识蒸馏学习笔记--Distilling the Knowledge in a Neural Network

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetworkDistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork"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

梦坠凡尘·2022-11-07 08:12

知识蒸馏学习笔记--Structured Knowledge Distillation for Semantic Segmentation

StructuredKnowledgeDistillationforSemanticSegmentation论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.04197.pdf我发现的第一篇语义分割使用知识蒸馏方法的论文

梦坠凡尘·2022-11-07 08:12

深度学习笔记（52）知识蒸馏

知识蒸馏1.简介2.知识的表示与迁移3.蒸馏温度T4.知识蒸馏过程4.1.studentloss4.2.distillationloss5.背后的机理6.应用场景7.代码实现1.简介化学提及到蒸馏：加热液体汽化

氢键H-H·2022-11-07 08:08

【原创·论文翻译】GaitSet-旨在用自己的语言表达出作者的真实意图

GaitSet:RegardingGaitasaSetforCross-ViewGaitRecognition作者：HanqingChao1，YiweiHe,JunpingZhang,JianFengFengAAAI2019，复旦大学上海计算机学院智能信息处理重点实验室；脑启发智能科学技术研究所摘要作为可以在远处识别的唯一生态特征，步态在预防犯罪、法医鉴定和社会安全等方面有着非常广泛的应用。为了实

大气层煮月亮·2022-11-06 22:19

李宏毅机器学习笔记—— 15. Network Compression( 网络压缩)

分别是网络剪枝，知识蒸馏，参数量化，架构设计和动态计算。（本章仅从软件方面去考虑）网络剪枝的基本思想是先评估weight和neuron的重要性，然后把不重要的删除掉。

HSR CatcousCherishes·2022-11-06 14:32

李宏毅《机器学习》模型压缩-网络剪枝

本文主要介绍五种模型压缩的方法：①网络剪枝（NetworkPruning）②知识蒸馏（KnowledgeDistillation）③参数量化（ParameterQuantization）④结构设计（ArchitectureDesign

Good@dz·2022-11-06 14:27

Unknown-Aware Object Detection:Learning What You Don’t Know from Videos in the Wild(未知目标检测)CVPR 2022

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：构建能够检测出分布外(OOD)对象的可靠的目标检测器至关重要，但尚未得到充分的研究

Y蓝田大海·2022-11-06 07:36

【论文翻译】异构信息网络核的文本分类

异构信息网络核的文本分类摘要文本分类是一个具有多种应用的重要问题。传统方法将文本表示为一个单词包，并基于该表示来构建分类器。实体之间的关系，以及实体和关系的类型携带了更多的信息来表示文本，而不是单词、实体短语。提出了一种新的文本网络分类框架，该框架引入了1)结构化和类型化的异构信息网络文本表示，2)基于元路径的文本链接方法。我们表明，有了新的文本表示和链接，实体和关系的结构化和类型化信息可以合并到

Mrong1013967·2022-11-06 07:56

Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation论文翻译阅读 - 2019CVPR

DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation论文阅读翻译-2019CVPR目录：DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation论文阅读翻译-2019CVPR一、Abstract二、Introduction三、Approach3.1Sequ

深度检测·2022-11-05 15:42

知识蒸馏-【初识】

刚开始了解知识蒸馏这个领域，做个知识拓展学习：参考https://www.bilibili.com/video/BV1gS4y1k7vj/?

dear_queen·2022-11-03 18:41

MobileNetV3论文翻译

SearchingforMobileNetV3-2019年原文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf摘要我们展示了基于互补搜索技术和新颖架构设计相结合的下一代MobileNets。MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索(NAS)和NetAdapt算法对移动电话cpu进行调优，然后通过新的架构改进对其进行改进。本文开始探索自动化搜索算法和网络设计如

alex1801·2022-11-02 08:53

YOLOv4论文翻译

AbstractThereareahugenumberoffeatureswhicharesaidtoimproveConvolutionalNeuralNetwork(CNN)accuracy.Practicaltestingofcombinationsofsuchfeaturesonlargedatasets,andtheoreticaljustificationoftheresult,isr

前尘昨夜此刻·2022-11-02 08:52

YOLOv4论文阅读（附原文翻译）

YOLOv4论文阅读（附原文翻译）论文阅读论文翻译Abstract摘要1.Introduction引言2.Relatedwork相关工作2.1.Objectdetectionmodels目标检测模型2.2

虎大猫猫·2022-11-02 08:52

模型自动压缩工具实战：YOLOv7模型缩小75%，部署加速163%！

本文为大家介绍一个低成本****、****高收益的AI模型自动压缩工具（ACT,AutoCompressionToolkit），在YOLO系列模型上利用基于知识蒸馏的量化训练方法，无需修改训练源代码，通过几十分钟量化训练

飞桨PaddlePaddle·2022-11-01 17:24

CVPR2020 CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN

CVPR2020CSPNet:ANewBackbonethatcanEnhanceLearningCapabilityofCNN论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1CrossStagePartialNetwork3.2ExactFusionModel4

Laughing-q·2022-11-01 14:45

【论文翻译】使用变更数据捕获方法通过提取-转换-加载过程实时更新数据仓库

RealTimeDataWarehouseUpdatesThroughExtraction-Transformation-LoadingProcessUsingChangeDataCaptureMethodDOI目录1介绍2相关工作2.1现有系统当前变化数据捕获方法3方法/建议的系统3.1时间戳3.2使用时间戳修改日期3.3Attunity工具复制3.4使用增量负载的视图4实验结果5结论与未来工作

随处可见的打字员·2022-11-01 12:39

SPPNet论文翻译-空间金字塔池化Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

首发地址原文：SPPNet论文翻译译者：邓范鑫我对物体检测的一篇重要著作SPPNet的论文的主要部分进行了翻译工作。

mengduanhonglou·2022-11-01 11:56

8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思 | MSRA出品

随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归模型XLNet，也有改进BERT训练方式和目标的RoBERTa和SpanBERT，还有结合多任务以及知识蒸馏

QbitAl·2022-11-01 03:06

论文翻译 Deep Steering: Learning End-to-End Driving Model from Spatial and Temporal Visual Cues

：该翻译主要用Google翻译然后微调，自学用。原文目前发现有3处单词错误，感兴趣的话可以去找找。该翻译不含图片和公式，仅作参考，欢迎交流。论文链接：DeepSteering:LearningEnd-to-EndDrivingModelfromSpatialandTemporalVisualCues该文章发布于VSCC'17的名字略有不同：LearningEnd-to-EndAutonomousS

No.40262703·2022-10-31 11:40

【论文翻译】Multi-object Tracking via End-to-end Tracklet Searching and Ranking

本文是地平线在CVPR2020发表的一篇多目标跟踪文章，代码即将在审核后公开。Multi-objectTrackingviaEnd-to-endTrackletSearchingandRanking通过端到端Tracklet搜索和排名来进行多目标跟踪pdf链接：https://arxiv.org/pdf/2003.02795.pdf摘要在多目标跟踪方面的最新研究中，采用序列模型计算出目标与前一目标

页页读·2022-10-31 11:39

论文翻译：2020_FLGCNN: A novel fully convolutional neural network for end-to-end monaural speech enhancem.

论文地址：FLGCNN:一种新颖的全卷积神经网络，用于基于话语的目标函数的端到端单耳语音增强论文代码：https://github.com/LXP-Never/FLGCCRN(非官方复现)引用格式：ZhuY,XuX,YeZ.FLGCNN:Anovelfullyconvolutionalneuralnetworkforend-to-endmonauralspeechenhancementwithut

凌逆战·2022-10-31 11:04

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

SparseR-CNN:End-to-EndObjectDetectionwithLearnableProposals论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.SparseR-CNN3.1Pipeline3.2Module4

Laughing-q·2022-10-31 11:02

EdgeNeXt: Efficiently Amalgamated CNN-Transformer Architecture forMobile Vision Applications(arXiv)

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）(arXiv2022)EdgeNeXt:移动视觉应用中有效融合的CNN-Transformer

Y蓝田大海·2022-10-31 03:58

『paddle』paddleclas 学习笔记：分类预训练模型选择

目录ImageNet预训练模型库模型库概览图SSLD知识蒸馏预训练模型ResNet及其Vd系列移动端系列SEResNeXt与Res2Net系列DPN与DenseNet系列HRNet系列Inception

libo-coder·2022-10-31 03:57

深度学习的模型压缩与加速（万字长文带你入门）

台湾交通大学張添烜教授文章目录模型压缩方法1.剪枝（Pruning）2.量化（Quantization）TenserRT采用的模型压缩加速方法3.轻量化模型设计(Lowcomplexityarchitecture)4.知识蒸馏

惊鸿落-Capricorn·2022-10-30 07:51

知识蒸馏1：基础原理讲解及yolov5项目实战介绍

Networkpruning(网络剪枝)2.Sparserepresentation稀疏表示3.Bitsprecision可以利用低比特的表示，甚至二值化的表示4.Konwledgedistillation知识蒸馏

@BangBang·2022-10-30 07:48

知识蒸馏6: yolov5知识蒸馏训练

1.知识蒸馏训练1)模型准备学生模型yolov5s和教师模型yolov5m模型准备知识蒸馏训练，需要用到yolov5s和yolov5mbaseline的训练结果，把runs/train/yolov5s-baseline

@BangBang·2022-10-30 07:48

【论文翻译】Cluster-GCN：用于训练深度和大型图卷积网络的高效算法

Cluster-GCN:AnEfficientAlgorithmforTrainingDeepandLargeGraphConvolutionalNetworks聚类GCN：一种用于深度学习和大型图卷积网络的高效算法摘要训练一个大规模的GCN仍然具有挑战性，目前基于SGD的算法要么面临着很高的计算成本，并且随着GCN层的数量呈指数级增长，要么对于将整个图和每个节点的Embedding存放到内存中，

BinBalll·2022-10-30 07:43

YOLOv5目标检测之知识蒸馏实战

课程链接：https://download.csdn.net/course/detail/37294PyTorch版的YOLOv5是一个当前非常流行的目标检测器，本课程对YOLOv5进行知识蒸馏实战，来提升其性能

bai666ai·2022-10-30 07:35

【目标检测】YOLOv5遇上知识蒸馏

前言模型压缩方法主要4种：网络剪枝(Networkpruning)稀疏表示(Sparserepresentation)模型量化(Modelquantification)知识蒸馏(Konwledgedistillation

zstar-_·2022-10-30 07:56

yolov算法详解_YOLOv4算法解读（思维导图）和论文翻译

今天刷看到了YOLOv4之时，有点激动和兴奋，等了很久的YOLOv4，你终究还是出现了首先附上对论文总结的思维导图，帮助大家更好的理解！下边是对论文的翻译，有些地方可能翻译的不是很准备，欢迎指正补充摘要有很多特征可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并需要对结果进行理论证明。某些特征仅在某些模型上运行，并且仅在某些问题上运行，或者仅在小型数据集上运

weixin_39608559·2022-10-29 12:47

yolov4论文翻译

YOLOv4OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection论文下载：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf论文源码：GitHub-AlexeyAB/darknet:YOLOv4/Scaled-YOLOv4/YOLO-NeuralNetworksforObjectDetection(WindowsandLinuxversionofD

alex1801·2022-10-29 12:17

知识蒸馏基础篇（经典论文）

我们一般希望部署到应用中的模型使用较少的计算资源(存储空间、计算单元等)，产生较低的时延,因此需要进行模型压缩和加速。常用的四个技术是设计高效小型网络、剪枝、量化和蒸馏。１.基础理论2014年Hinton等人发表的《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》首次提出了蒸馏学习的概念。蒸馏学习即教师模型（大参数，深网络）蒸馏出一个学生模型（小参数，浅网络），使学生

刘大壮_·2022-10-29 12:14

深度学习中的3个秘密：集成，知识蒸馏和自蒸馏

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文转载自：AI公园作者：ZeyuanAllen-Zhu|编译：ronghuaiyang导读训练好的模型，用自己蒸馏一下，就能提高性能，是不是很神奇，这里面的原理到底是什么呢，这要从模型集成开始说起。在现在的标准技术下，例如过参数化、batch-normalization和添加残差连接，“现代”神经网络训练——至少对于图像分类任务和许多

Amusi（CVer）·2022-10-29 12:43

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