知识蒸馏论文翻译第28页

【语义分割—Deeplab V3】Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

论文翻译RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentation摘要本文中，我们再次讨论atrous卷积，一个调整卷积核感受野的强大工具，并且可以控制深度卷积神经网络计算得到特征的分辨率

gkm0120·2022-09-15 13:37

deeplab v3论文翻译 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

https://blog.csdn.net/Guo_rongxin/article/details/79842895

lucky195·2022-09-15 12:19

深度学习论文翻译 -- Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

摘要：本文中，我们将进一步探讨空洞卷积，一个可以明确调整卷积核感受野和控制DCNN输出特征图的分辨率的强有力工具，并被广泛应用在图像语义分割任务。为了解决多尺度目标的分割问题，我们设计通过采用多个级联或者并行的空洞卷积模块，每一个模块中的空洞卷积采样率不一样。更进一步，我们继续讨论了之前讨论的ASPP模块，可以获取多尺度目标特征，通过与图像层级的特征（image-levelfeatures）来获取

X_Imagine·2022-09-15 12:17

基于知识蒸馏Knowledge Distillation模型压缩pytorch实现

在弄懂原理基础上，从本篇博客开始，逐步介绍基于知识蒸馏的增量学习、模型压缩的代码实现。毕竟“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”。先从最经典的Hilton论文开始，先实现基于知识蒸馏的模型压缩。

azy1988·2022-09-14 07:20

模型压缩之知识蒸馏

1.介绍1.2背景虽然在一般情况下，我们不会去区分训练和部署使用的模型，但是训练和部署之间存在着一定的不一致性:在训练过程中，我们需要使用复杂的模型，大量的计算资源，以便从非常大、高度冗余的数据集中提取出信息。在实验中，效果最好的模型往往规模很大，甚至由多个模型集成得到。而大模型不方便部署到服务中去，常见的瓶颈如下:推断速度慢对部署资源要求高(内存，显存等)在部署时，我们对延迟以及计算资源都有着严

AI算法-图哥·2022-09-14 07:46

【论文翻译】FCOS3D: Fully Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection

文章目录PaperInfoAbstract1Introduction2RelatedWork2DObjectDetectionMonocular3DObjectDetectionMethodsinvolvingsub-networksTransformto3DrepresentationsEnd-to-enddesignlike2Ddetection3Approach3.1FrameworkOve

暖焱·2022-09-14 07:32

深度学习之知识蒸馏(Knowledge Distillation)

本文参考以下链接，如有侵权，联系删除论文参考引言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，由于其简单，有效，在工业界被广泛应用。

专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-09-14 07:31

模型压缩中知识蒸馏技术原理及其发展现状和展望

知识蒸馏是非常经典的基于迁移学习的模型压缩技术，在学术界的研究非常活跃，工业界也有许多的应用和较大的潜力，本文给大家梳理知识蒸馏的核心技术，发展现状，未来展望以及学习资源推荐。

文文学霸·2022-09-14 07:00

Learning Dynamic Memory Networks for ObjectTracking(论文翻译)

用于目标跟踪的学习动态记忆网络摘要用于视觉跟踪的模板匹配方法由于其相当的性能和快速的速度而得到了广泛的应用。然而，它们缺乏有效的方法来适应目标对象外观的变化，使得它们的跟踪精度仍然远远达不到最先进的水平。在本文中，我们提出了一种动态记忆网络来使模板适应跟踪过程中目标的外观变化。采用LSTM作为存储控制器，输入为搜索特征图，输出为存储块读写过程的控制信号。由于目标在搜索特征图中的位置最初是未知的，因

MJ5513·2022-09-14 07:59

初识知识蒸馏

这里写自定义目录标题知识蒸馏1知识蒸馏的作用2怎么做到？3到底怎么实现？注：知识蒸馏1知识蒸馏的作用知识蒸馏的概念来源于大牛Hinton在2015年的一篇文章，在文中首次提出了知识蒸馏的概念。

Moringstarluc·2022-09-14 07:29

深度学习中的知识蒸馏技术！

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。

Datawhale·2022-09-14 07:58

知识蒸馏基本原理

说回到知识蒸馏（knowledgedistillation），其是模型压缩的一种常用的方法，最早得到推广的版本是由Hint

zhiyong_will·2022-09-14 07:25

深度学习——卷积神经网络压缩方法总结（等待补充）

卷积网络压缩方法总结卷积网络的压缩方法一，低秩近似二，剪枝与稀疏约束三，参数量化四，二值化网络五，知识蒸馏六，浅层网络我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。

小陈phd·2022-09-10 07:40

[论文翻译]Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

引言本文是论文SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks的个人翻译，肯定有很多理解不到之处，欢迎指出。摘要深度神经网络(DNN)是强大的模型，它在很多困难的学习任务中表现很好。但是它需要有足够的标签数据，因此其并不适用于去做序列到序列的映射任务。在本文中，我们提出了一种通用的端到端的序列学习模型，只需对序列结构进行最小的假设。我们的模型使用一个多层的L

愤怒的可乐·2022-09-06 07:57

论文翻译：2019_Bandwidth Extension On Raw Audio Via Generative Adversarial Networks

论文地址：原始音频的带宽扩展通过生成对抗网络博客作者：凌逆战博客地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10661950.html摘要基于神经网络的方法最近在图像合成和超分辨率任务方面展示了最先进的结果，特别是通过使用具有监督特征损失的生成对抗网络(GANs)的变体。然而，以前的特征损失公式依赖于大型辅助分类器网络的可用性，以及能够训练此类分类器的标记数据集。

凌逆战·2022-09-05 09:26

论文翻译：2020_Densely connected neural network with dilated convolutions for real-time speech enhancemen.

论文名称：扩展卷积密集连接神经网络用于时域实时语音增强论文代码：https://github.com/ashutosh620/DDAEC引用：PandeyA,WangDL.Denselyconnectedneuralnetworkwithdilatedconvolutionsforreal-timespeechenhancementinthetimedomain[C]//ICASSP2020-20

凌逆战·2022-09-05 09:25

论文阅读：CVPR2022 Wavelet Knowledge Distillation: Towards Efficient Image-to-Image Translation

为了解决这个问题，提出了一种新的知识蒸馏方法，称为小波知识蒸馏。小波知识蒸馏不是直接提取生成的教师图像，而是首先通过离散小波变换将

_击空明兮溯流光_·2022-09-04 07:58

模型压缩|深度学习（李宏毅）（十三）

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

酷酷的群·2022-09-03 15:59

万字综述 | 一文读懂知识蒸馏

知识蒸馏综述摘要知识蒸馏简介知识Response-BasedKnowledgeFeature-BasedKnowledgeRelation-BasedKnowledge蒸馏离线蒸馏（OfflineDistillation

AI异构·2022-09-03 15:29

深度学习之模型压缩

本文参考以下链接，如有侵权，联系删除参考概述目的：最大程度的减小模型复杂度，减少模型存储需要的空间，也致力于加速模型的训练和推理主要方法前端压缩(可逆)：知识蒸馏：通过采用预先训练好的复杂模型（teachermodel

专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-09-03 15:23

【深度学习之模型优化】模型剪枝、模型量化、知识蒸馏概述

【深度学习之模型优化】模型剪枝、模型量化、知识蒸馏概述模型剪枝技术概述1.什

大气层煮月亮·2022-09-03 15:21

[论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO

[论文翻译]分布式训练Parametersharding之ZeRO文章目录[论文翻译]分布式训练Parametersharding之ZeRO0x00摘要0x01综述1.1挑战1.1.1显存效率1.1.2

罗西的思考·2022-09-01 07:53

数学、机器学习、深度学习目录

对象检测1.数学基础矩阵求导术用狄拉克函数来构造非光滑函数的光滑近似2.深度学习深度学习入门（一）感知机与激活函数损失函数–交叉熵与极大似然估计softmax求导/label_smoothing求导/知识蒸馏求导梯度推导深度学习入门

得克特·2022-09-01 07:19

深度学习论文翻译 -- YOLO-V1

本文翻译为目标检测论文系列：yolo-v1，YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf开源地址：http://pjreddie.com/yolo/Abstract 本文提出目标检测（objectdetection）的新方法，YOLO。之前的方法，都是将分类网络迁

X_Imagine·2022-08-30 07:11

超分辨率：Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network论文翻译

KPer_Yang·2022-08-30 07:59

超越所有MIM模型的BEiT v2来了！微软使用矢量量化视觉Tokenizers的掩码图像建模！

具体来说，作者引入向量量化知识蒸馏来训练tokenizer，它将连续的语义空间离散化为紧凑

·2022-08-29 10:55

Google Spanner论文翻译

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>【摘要】Spanner是谷歌公司研发的、可扩展的、多版本、全球分布式、同步复制数据库。它是第一个把数据分布在全球范围内的系统，并且支持外部一致性的分布式事务。本文描述了Spanner的架构、特性、不同设计决策的背后机理和一个新的时间API，这个API可以暴露时钟的不确定性。这个API及其实现，对于支持外部一致性和许多强大特性而言，是非常重要的，

weixin_33905756·2022-08-27 07:36

CVPR 2022详解｜重新挖掘logit蒸馏的潜力，旷视等开源解耦知识蒸馏DKD

作者丨科技猛兽编辑丨3D视觉开发者社区导读本文提出了一种十分新颖的观点，即：输出知识蒸馏的潜力其实还没有得到完全开发。

奥比中光3D视觉开发者社区·2022-08-27 07:55

论文翻译：2021_A New Real-Time Noise Suppression Algorithm for Far-Field Speech Communication Based on Recurrent

论文地址：一种新的基于循环神经网络的远场语音通信实时噪声抑制算法引用格式：ChenB,ZhouY,MaY,etal.ANewReal-TimeNoiseSuppressionAlgorithmforFar-FieldSpeechCommunicationBase

凌逆战·2022-08-26 17:00

基于梯度方向的模板匹配加速

代码见：meiqua/shape_based_matching2020.05.27:梯度响应图——针对无纹理目标的检测（论文翻译）2020.05.05:之前看issue里希望实现fusion来加速的朋友还蛮多的

philosophia_OsO·2022-08-21 22:18

CrowdPose: Efﬁcient Crowded Scenes Pose Estimation and A New Benchmark

非常感谢知乎不破勝光的论文精读很值得一看~（大佬呀），本文是是自己的学习笔记，加深理解，嘿呀文章目录论文翻译1.摘要2.相关工作Part-BasedFrameworkTwo-StepFramework3

小毛同学er·2022-08-20 07:16

知识蒸馏：好老师是耐心且一致的

Knowledgedistillation:Agoodteacherispatientandconsistent9Jun2021CVPR2022Oral作者：LucasBeyer,XiaohuaZhai,AmélieRoyer,LarisaMarkeeva,RohanAnil,AlexanderKolesnikov单位：GoogleResearch,BrainTeam原文：https://arxi

Valar_Morghulis·2022-08-19 16:33

预约直播 | 基于预训练模型的自然语言处理及EasyNLP算法框架

算法框架二、直播时间：2022年08月24日（周三）18：00-18：30三、议题介绍：此次分享将深入介绍预训练语言模型的研究进展以及各种下游自然语言理解的应用；为了解决大模型落地难问题，重点展示多种知识蒸馏

·2022-08-18 10:49

【论文翻译】Learning Generalizable and Identity-Discriminative Representations for Face Anti-Spoofing

Abstract由于人脸认证系统的高安全性需求，面部反欺骗（a.k.a演示攻击检测）已引起越来越多的关注。当训练和测试欺骗样本拥有相似的模式时，现有的基于CNN的方法通常很好地识别欺骗攻击，但它们的性能会在未知场景的测试欺骗攻击上急剧下降。在本文中，我们试图通过设计两个新颖性的CNN模型来提高方法的泛化能力和适用性。首先，我们针对CNN模型提出了一种简单但有效的总成对混淆（TPC）损失函数，这增强

sinat_tangsipeng·2022-08-18 07:00

Domain Generalization by Solving Jigsaw Puzzles----论文翻译

目录AbstractIntroductionTheJiGenApproachExtensiontoUnsupervisedDomainAdaptationImplementationDetailsExperimentsPatch-BasedConvolutionalModelsforJigsawPuzzlesMulti-SourceDomainGeneralizationConclusionsAb

77荧惑77·2022-08-18 07:25

【论文翻译】论文中英对照翻译--（Learning Generalized Deep Feature Representation for Face Anti-Spoofing）（其一）

【开始时间】2018.10.23【完成时间】2018.10.25【论文翻译】论文中英对照翻译--（LearningGeneralizedDeepFeatureRepresentationforFaceAnti-Spoofing

C小C·2022-08-18 07:16

论文翻译：2020_Lightweight Online Noise Reduction on Embedded Devices using Hierarchical Recurrent Neural

论文地址：基于分层递归神经网络的嵌入式设备轻量化在线降噪引用格式：SchröterH,RosenkranzT,ZobelP,etal.LightweightOnlineNoiseReductiononEmbeddedDevicesusingHierarchical

凌逆战·2022-08-16 21:00

开源的价值观与文化的传递

|翻译：刘天栋.Ted，徐红伟.stronghx|审阅：庄表伟、陈阳、陈亮（Apachemember，ApacheCarbonDataPMC）|编辑：董静雯|设计：张千禧引言一篇多方携手合作历时三年的论文翻译

·2022-08-16 14:00

深度学习模型——知识蒸馏

什么是知识蒸馏？近年来，神经模型在几乎所有领域都取得了成功，包括极端复杂的问题。然而，这些模型体积巨大，有数百万(甚至数十亿)个参数，因此不能部署在边缘设备上。

wuguangbin1230·2022-08-13 07:09

深度学习机器学习面试题汇——模型优化，轻量化，模型压缩

为什么用知识蒸馏？知道模型蒸馏吗？谈下原理做过模型优化吗？模型蒸馏和模型裁剪？squeezeNet的FireModule有什么特点？

冰露可乐·2022-08-13 07:07

【模型压缩】（四）——知识蒸馏

一、概述一句话概括：将一个复杂模型的预测能力转移到一个较小的网络上；（复杂模型称为教师模型，较小模型称为学生模型）TeacherandStudent的概念：对大网络学习的知识进行"蒸馏"，并将其转移到小网络上，同时小网络的性能能够接近大网络；蒸馏模型（Student）被训练模仿大网络（Teacher）的输出，而不仅仅是直接在原始数据上训练，通过这种方式让小网络学习到大网络的抽象特征能力和泛化能力；

一个热爱学习的深度渣渣·2022-08-13 07:35

深度学习模型压缩之知识蒸馏

知识蒸馏知识蒸馏蒸馏方式离线蒸馏在线蒸馏自我蒸馏蒸馏算法对抗蒸馏多教师蒸馏跨模态蒸馏图蒸馏无数据蒸馏量化蒸馏深度交互学习（DeepMutalLearning）Demo环境导入相关的包加载mnist数据定义教师模型训练教师模型修改教师模型生成

RyanC3·2022-08-13 07:33

深度学习模型压缩#1-剪枝

模型压缩有剪枝、量化、知识蒸馏等方法。剪枝网络剪枝是模型压缩使用较为普遍的一种方法。主要通过减少网络参数、降低结构复杂度来增强网络泛化性能和避免过拟合，以此得到更轻量、高效的应用模型。

Qinghuan1958·2022-08-13 07:29

李宏毅《机器学习》模型压缩-知识蒸馏

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·2022-08-13 07:57

YOLOv4论文翻译

论文原文链接：[2004.10934]YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection(arxiv.org)https://arxiv.org/abs/2004.10934arXiv:2004.10934v1[cs.CV]23Apr2020说明基于谷歌翻译的基础上进行了修改，部分翻译可能不准确。仅供学习参考。翻译YOLOv4:OptimalSpeeda

justablackacat·2022-08-13 07:26

深度学习中模型压缩（Network Compression）的几种方法（李宏毅视频课总结）

文章目录0前言1NetworkPruning（网络剪枝）1.1Basemethod1.2WeightPruning1.3NeuronPruning2KnowledgeDistillation（知识蒸馏）

Y_蒋林志·2022-08-13 07:25

深度学习模型压缩与加速技术（六）：知识蒸馏

目录总结知识蒸馏定义特点1.学生模型的网络架构2.教师模型的学习信息训练技巧其他场景参考文献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，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少

小风_·2022-08-13 07:54

模型压缩 —— 知识蒸馏（Knowledge Distillation）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/81467832在深度学习的背景下，为了达到更好的预测，常常会有两种方案：1.使用过参数化的深度神经网络，这类网络学习能力非常强，因此往往加上一定的正则化策略(如dropout)；2.集成模型(ensemble)，将许多弱的模型集成起来，往往可以实现较好的预测。这两种方案需要的计算量和计算资源很大，对部署非常不利。这也就是模型压缩的动机：我

rainbow_lucky0106·2022-08-13 07:53

模型压缩（4）——知识蒸馏

对于大的数据集，小模型往往很难获得较高的精度；知识蒸馏则是使用大模型指导小模型，使小模型学到大模型包含的知识，从而得到更高的精度。

不变强不改名·2022-08-13 07:20

深度学习-知识蒸馏

第一章综述知识蒸馏的目的是将大模型变成小模型，将小模型部署到移动终端设备上。

jackson_j·2022-08-13 07:48

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