知识蒸馏论文翻译第27页

【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

YOLOv5蒸馏 | 知识蒸馏理论篇 | 1/2

之前在《一文搞懂【知识蒸馏】【KnowledgeDistillation】算法原理》这篇文章中介绍过一些知识蒸馏的原理，这篇博文将会着重介绍目标检测领域的知识蒸馏原理。文章目录1.

迪菲赫尔曼·2022-10-29 12:11

论文翻译：Deep SORT: Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric

计算机视觉-Archer·2022-10-29 07:45

Data-Free Knowledge Distillation for Heterogeneous Federated Learning论文阅读+代码解析

在本文中，我们提出了一个基于无数据的知识蒸馏算法——FEDGEN。具体来说，FEDGEN学习一个仅从用户模型的预测规则派生的生成模型，给定一个目标标签，可以生成与用户预测集合一致的特征表示。该生成器随

编程龙·2022-10-26 19:18

知识蒸馏相关技术【模型蒸馏、数据蒸馏】以ERNIE-Tiny为例

因此，本专题采用主流的知识蒸馏的方案来压缩模型，在满足用户预测性能、预测效果的需求同时，不依赖海量未标注数据，提升开发效率。文心提供多种不同大小的

汀、·2022-10-26 09:58

Multiresolution Knowledge Distillation for Anomaly Detection阅读笔记

一.基础介绍1.知识蒸馏简介知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法。

双木什么来着？·2022-10-26 07:57

BERT蒸馏完全指南｜原理/技巧/代码

模型蒸馏原理Hinton在NIPS2014[1]提出了知识蒸馏（Knowle

机智的叉烧·2022-10-26 07:19

一文搞懂【知识蒸馏】【Knowledge Distillation】算法原理

知识蒸馏算法原理精讲文章目录知识蒸馏算法原理精讲1.什么是知识蒸馏？2.轻量化网络的方式有哪些？3.为什么要进行知识蒸馏？

迪菲赫尔曼·2022-10-26 07:46

ECCV2020 Flow-edge Guided Video Completion20论文翻译

ECCV2020Flow-edgeGuidedVideoCompletion20论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1综述3.2Edge-guidedFlowCompletion边缘引导的光流补全

Laughing-q·2022-10-25 14:41

【论文翻译】Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection

FrustratinglySimpleFew-ShotObjectDetection简单小样本目标检测论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.06957.pdf代码地址：GitHub-ucbdrive/few-shot-object-detection:Implementationsoffew-shotobjectdetectionbenchmarksAbstractDet

小张好难瘦·2022-10-23 07:51

YOLOv7论文部分解读【含自己的理解】

看了一下yolov7的论文，然后把论文翻译以及自己的一些思考写了进去，这里还包含了我对论文中粗label和细label的详细解释【自己的理解】，其实就是借鉴了蒸馏思想。

爱吃肉的鹏·2022-10-20 23:12

【论文翻译】卷积神经网络研究综述

论文题目：卷积神经网络研究综述论文来源：卷积神经网络研究综述翻译人：BDML@CQUT实验室卷积神经网络研究综述ReviewofConvolutionalNeuralNetwork周飞燕金林鹏董军摘要作为一个十余年来快速发展的崭新领域，深度学习受到了越来越多研究者的关注，它在特征提取和模型拟合上都有着相较于浅层模型显然的优势。深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的分布式特征表示，而这些表示具

大数据机器学习实验室·2022-10-20 22:37

Image Translation for Medical Image Generation Ischemic Stroke Lesion Segmentation——论文翻译

摘要基于深度学习的疾病检测和分割算法有望改善许多临床过程。然而，此类算法需要大量带注释的训练数据，而由于数据隐私、法律障碍和非统一的数据获取协议，这些数据通常在医疗环境中不可用。带有注释病理的合成数据库可以提供所需数量的训练数据。我们以缺血性中风为例证明，基于深度学习的增强技术在病灶分割方面的改进是可行的。为此，我们训练不同的图像到图像的翻译模型，从语义分割图合成有和没有脑卒中病灶的脑体素磁共振图

Momoko_W·2022-10-19 08:41

论文翻译 - 深度学习社区发现综述 A Comprehensive Survey on Community Detection with Deep Learning

为大家介绍一篇「深度学习」在社区发现（图聚类/图划分）方面应用的最新综述论文。作者：XingSu原文链接：https://arxiv.org/abs/2105.12584Github链接：https://github.com/FanzhenLiu/Awesome-Deep-Community-Detection文章目录摘要1引言2相关符号与定义3社区发现的发展4深度学习社区发现的分类框架5基于卷积

u010313476·2022-10-19 07:34

ResNet-2

之前有个文章说这个,这又来了第二了~~来自卡耐基梅隆大学等单位这个快速知识蒸馏的视觉框架用基本的训练参数配置就可以把ResNet-50在ImageNet-1K从头开始(fromscratch)训练到80.1%

tt姐whaosoft·2022-10-17 12:59

英文期刊论文翻译格式要求和文献要求

英文期刊论文翻译格式要求和文献要求一、全文翻译，句式尽量简单易懂（借助谷歌有道，同时借鉴前人文献写法）1、论文的翻译不能直译。

哈士奇味儿的哈士奇·2022-10-12 10:05

介绍ResNet！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551.

Amusi（CVer）·2022-10-12 07:47

【论文翻译】Rethinking Network Pruning—under the Pre-train and Fine-tune Paradigm

RethinkingNetworkPruning—underthePre-trainandFine-tuneParadigm预训练与微调范式下网络修剪的再思考论文链接代码链接摘要基于transformer的预训练语言模型显著地提高了各种NLP任务的性能。虽然这些方法是有效的，但通常对于资源有限的部署场景来说模型太大了。研究的思路开始致力于在预训练再微调的范式下应用网络修剪技术。然而,在BERT等t

清风2022·2022-10-10 07:01

【论文翻译】S4: a High-sparsity, High-performance AI Accelerator

S4:aHigh-sparsity,High-performanceAIAcceleratorS4:高稀疏、高性能的AI加速器论文链接摘要利用神经网络中的稀疏性已经成为减少内存占用、I/O成本和推理计算量的最具潜力的方法之一。随着更大的模型的使用以及预训练的“巨大“模型，更高的稀疏度被采用。另一方面，与被广泛支持的量化相比，大多数计算平台不支持通过高度稀疏来加速。在这个工作中，我们介绍了首个支持高

清风2022·2022-10-10 07:31

【论文翻译】聚类算法研究

论文题目：聚类算法研究论文来源：聚类算法研究翻译人：BDML@CQUT实验室聚类算法研究孙吉贵,刘杰,赵连宇ClusteringAlgorithmsResearchSUNJi-Gui,LIUJie,ZHAOLian-Yu摘要对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知

大数据机器学习实验室·2022-10-10 07:13

论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1摘要本文介绍了ORB-SLAM3,这是第一个能够使用单眼、双目和RGB-D相机,使用针孔和鱼眼镜头模型执行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系统.第一个主要创新是基于特征的紧密集成的视觉惯性SLAM系统.它完全依赖于最大后验概率估计.甚至在IMU初始化阶段也是如此.其结果是一个系统在小型和大型、室内和室外环境中都能稳定地运行,并且比以前的方法

Tom Hardy·2022-10-09 13:44

论文翻译之——《基于XGBoost的房价预测优化》-陶然

白日梦想家_胖七七·2022-10-07 13:56

ResNet论文翻译-Deep Residual Learning for Image Recognition

声明：文章仅作知识整理、分享，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！经典分类网络（传送门）：目录索引、LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception、DenseNet、SeNet。相关文章：ResNet总结及启发DeepResidualLearningforImageRecognition摘要越深层次的神经网络越难以训练。我们提供了一个残差学习框架，以减轻对网络的训练，这些网络的

alex1801·2022-10-03 07:57

知识蒸馏（尝试在ASR方向下WeNet中实现--代码）

知识蒸馏（尝试在WeNet中实现知识蒸馏）1、知识蒸馏简介1.1、论文1.2、目标蒸馏结构解释2、WeNet中关于知识蒸馏的思考2.1、WeNet结构2.2、CTC端的蒸馏3、WeNet知识蒸馏实验4、

雨雨子speech·2022-09-29 07:17

ViLD（Open-Vocabulary Object Detection via Vision and Language Konwledge Distillation）

基于视觉语言（图像文本）知识蒸馏的目标检测CLIP模型当成teacher模型，去蒸馏自己的模型，从而达到zero-shot。模型具有检测新类别的能力。

山上的小酒馆·2022-09-28 10:41

【论文翻译】RODEO: Replay for Online Object Detection

RODEO:ReplayforOnlineObjectDetection用于在线目标检测的回放论文地址：https://arxiv.org/abs/2008.06439代码地址：GitHub-manoja328/rodeo:Officialimplementationof"RODEO:ReplayforOnlineObjectDetection",BMVC2020摘要Humanscanincrem

小张好难瘦·2022-09-28 09:56

YOLOV1详解

YOLO论文翻译汇总目标检测（ObjectDetection）经典框架论文翻译汇总bigcindy的博客-CSDN博客目标检测的英文搞懂YOLOv1看这篇就够了_Antrn的博客-CSDN博客YOLO-Google

白鲸先神·2022-09-25 18:12

论文阅读_知识蒸馏_Distilling_BERT

英文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks中文题目：从BERT中蒸馏指定任务知识到简单网络论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.12136.pdf领域：自然语言，深度学习发表时间：2019作者：RaphaelTang,滑铁卢大学被引量：226代码和数据：https://gith

xieyan0811·2022-09-25 01:41

论文阅读_知识蒸馏_MobileBERT

英文题目：MobileBERT:aCompactTask-AgnosticBERTforResource-LimitedDevices中文题目：MobileBERT：面向资源有限设备的任务无关的压缩模型论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.02984领域：自然语言处理，模型蒸馏发表时间：2020作者：ZhiqingSun，卡内基梅隆大学，谷歌出处：ACL被引量：162代码

xieyan0811·2022-09-25 01:41

论文阅读_知识蒸馏_TinyBERT

DISTILLINGBERTFORNATURALLAN-GUAGEUNDERSTANDING中文题目：TinyBERT:提炼BERT的自然语言理解能力论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.10351.pdf领域：NLP，知识蒸馏发表时间

xieyan0811·2022-09-25 01:10

2021 ICCV、CVPR 知识蒸馏相关论文

目录2021ICCV2021CVPR2021ICCVPerturbedSelf-Distillation:WeaklySupervisedLarge-ScalePointCloudSemanticSegmentation[pdf][supp][bibtex]DenselyGuidedKnowledgeDistillationUsingMultipleTeacherAssistants[pdf][s

Phoenixtree_DongZhao·2022-09-25 01:46

浙大提出无数据知识蒸馏新方法FastDFKD

来源：机器之心本文共2400字，建议阅读5分钟本文为你介绍知识蒸馏的新方法。

数据派THU·2022-09-25 01:39

知识蒸馏 | (1) 知识蒸馏概述

原文地址这是一篇关于【知识蒸馏】简述的文章，目的是想对知识蒸馏学习的内容和问题进行总结。笔者挑选了部分经典的paper详读，希望对于对KD有需求的同学提供一个概览和帮助。

CoreJT·2022-09-25 01:05

【论文笔记_自蒸馏_知识蒸馏_2022】Self-Distillation from the Last Mini-Batch for Consistency Regularization

摘要知识提炼（KD）作为一种强大的正则化策略，通过利用学到的样本级软目标来提高泛化能力，显示了光明的前景。然而，在现有的KD中采用复杂的预训练教师网络或同伴学生的集合，既耗时又耗费计算成本。为了实现更高的蒸馏效率，人们提出了许多自我KD方法。然而，它们要么需要额外的网络结构修改，要么难以并行化。为了应对这些挑战，我们提出了一个高效、可靠的自蒸馏框架，命名为“来自上一次小批量的自蒸馏”（DLB）。具

乱搭巴士·2022-09-25 01:57

【论文笔记_知识蒸馏_2019】Variational Information Distillation for Knowledge Transfer

摘要将在相同或类似任务上预训练的教师神经网络的知识转移到学生神经网络中，可以显著提高学生神经网络的性能。现有的知识转移方法与教师和学生网络的激活或相应的手工制作的特征相匹配。我们提出了一个知识转移的信息理论框架，该框架将知识转移表述为教师和学生网络之间相互信息的最大化。我们将我们的方法与现有的知识转移方法在知识提炼和转移学习任务上进行了比较，结果表明我们的方法一直优于现有的方法。我们通过在CIFA

乱搭巴士·2022-09-25 01:56

【论文翻译_无数据知识蒸馏_元学习_2022】Up to 100× Faster Data-free Knowledge Distillation

可以参考2021的另一篇解决相似问题的文章（Learning_Student_Networks_in_the_Wild）摘要data-free知识蒸馏（DFKD）由于其仅使用人造合成数据压缩模型的能力，

乱搭巴士·2022-09-25 01:52

知识蒸馏-Yolov3

本人实验：利用上篇的“LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming论文阅读笔记”方法，成功将算力8.5G的darknet21-yolo模型(9个类别)（map=0.74）裁剪掉到了3.9G（map=0.731），最后利用本文的蒸馏方法（下面代码中的蒸馏方法四），蒸馏之后，小模型（map=0.7413）竟然可以超过大模型，非

AI松子666·2022-09-25 01:55

加速100倍，性能媲美SOTA，浙大知识蒸馏新方法FastDFKD

知识蒸馏（KD）最近成为一种流行的范式，它是一种很典型的模型压缩方法，可以复用如今在线流行的预训练模型。随着自然语言处理模型等进入了预训练模型的时代，模型的规模也在极速增长，

zenRRan·2022-09-25 01:47

加速100倍，性能媲美SOTA，浙大提出无数据知识蒸馏新方法FastDFKD

知识蒸馏（KD）最近成为一种流行的范式，它是一种很典型的模型压缩方法，可以复用如今在线流行的预训练模型。

机器学习社区·2022-09-25 01:08

无数据蒸馏方向文献_1

初认无数据知识蒸馏Large-ScaleGenerativeData-FreeDistillationIntroduction&RelatedWork具体实现知识蒸馏图像生成模型InceptionismlossMomentmatchingloss

ExcitingYi·2022-09-25 00:12

论文阅读_知识蒸馏_Meta-KD

:AMetaKnowledgeDistillationFrameworkforLanguageModelCompressionacrossDomains中文题目：Meta-KD:跨领域语言模型压缩的元知识蒸馏框架论文地址

xieyan0811·2022-09-25 00:09

Transformer论文翻译

AttentionIsAllYouNeedword版本需要word版本的点赞，收藏，评论邮箱哦，整理不易，谢谢大家！摘要主流的序列转换模型基于复杂的卷积神经网络或循环神经网络、包括编码器和解码器。且性能好的模型往往需要注意力层连接编码器和解码器。我们提出了一个新型神经网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，省去了循环层和卷积层。在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上更优

鸡丝米线·2022-09-24 15:56

[论文翻译] Class-incremental learning: survey and performance evaluation on image classification

论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.15277代码：https://github.com/mmasana/FACIL发表于：arXivOct2020省略了图、表的翻译，建议配合原文食用Class-IncrementalLearning:SurveyandPerformanceEvaluationonImageClassificationAbstract对于未来的学习系统

xiongxyowo·2022-09-24 11:49

【论文翻译】Semantic Relation Reasoning for Shot-Stable Few-Shot Object Detection

SemanticRelationReasoningforShot-StableFew-ShotObjectDetection论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.01903.pdf代码地址：无o(╥﹏╥)otips：长尾：少数类（头类）占用大部分的数据，而大多数类（尾类）只有少量的数据wordembedding：找到一个映射或者函数，生成在一个新的空间上的表达摘要Few-

小张好难瘦·2022-09-23 14:11

【论文翻译】Many-Class Few-Shot Learning on Multi-Granularity Class Hierarchy

Many-ClassFew-ShotLearningonMulti-GranularityClassHierarchy多粒度类层次上的多类少样本学习摘要Westudymany-classfew-shot(MCFS)probleminbothsupervisedlearningandmeta-learningsettings.Comparedtothewell-studiedmany-classma