知识蒸馏论文翻译

知识蒸馏论文翻译（6）——FEED: Feature-level Ensemble for Knowledge Distillation

知识蒸馏论文翻译（6）——FEED:Feature-levelEnsembleforKnowledgeDistillationFEED：用于知识提炼的特征级集成文章目录知识蒸馏论文翻译（6）——FEED
~拾捌~·2023-10-22 02:12

知识蒸馏论文翻译（1）——CONFIDENCE-AWARE MULTI-TEACHER KNOWLEDGE DISTILLATION（多教师知识提炼）

知识蒸馏论文翻译（1）——CONFIDENCE-AWAREMULTI-TEACHERKNOWLEDGEDISTILLATION（多教师知识提炼）文章目录知识蒸馏论文翻译（1）——CONFIDENCE-AWAREMULTI-TEACHERKNOWLEDGEDISTILLATION
~拾捌~·2023-10-22 02:42

[论文翻译]PV-RAFT: Point-Voxel Correlation Fields for Scene Flow Estimation of Point Clouds(CVPR 2021)

论文翻译PV-RAFT:Point-VoxelCorrelationFieldsforSceneFlowEstimationofPointClouds摘要：在本文中，我们提出了一种点-体素递归全对场变换
Javier.Lin_HUST·2023-10-21 18:51

深度学习加速之剪枝、知识蒸馏

unstructuredpruning1.1.2Localpruning和globalpruning1.2根据BN层scale系数进行的剪枝1.3使用NetworkSlimming对yolov3进行剪枝2.知识蒸馏参考文献
L1_Zhang·2023-10-21 06:06

（论文翻译）THE LOTTERY TICKET HYPOTHESIS: FINDING SPARSE, TRAINABLE NEURAL NETWORKS《彩票假说：寻找稀疏、可训练的神经网络》

公式不清楚的地方请对照英文原文进行查看：原论文链接ABSTRACT神经网络修剪技术可以将训练网络的参数计数减少90%以上，降低存储需求并提高推理的计算性能，而不影响准确性。然而，当代的经验是，通过修剪产生的稀疏架构从一开始就难以训练，这将类似地提高训练性能。我们发现，一个标准的修剪技术自然地发现子网络，其初始化使他们能够有效地训练。基于这些结果，我们阐明了彩票假说：密集的、随机初始化的、前馈网络包
云雨无欢丶·2023-10-21 06:19

论文翻译《Salient object detection: A survey》

传统的方法：可大致分为三类：基于block和intrinsiccues的模型、基于region和intrinsiccues的模型、基于extrinsiccues的模型（包括block和region）。基于block和intrinsiccues的模型Itti等人提出的开创性工作[1]之后，大多数模型都是基于中央周边差操作。[2]中用特征的极坐标变换将输入图像表示在一个二维空间中，里面的每一个区域被映
不说话装高手H·2023-10-21 06:49

（论文翻译）UFO: Unified Feature Optimization——UFO:统一特性优化

作者：TengXi论文总结：总结Code:https://github.com/PaddlePaddle/VIMER/tree/main/UFO摘要：本文提出了一种新的统一特征优化(UnifiedFeatureOptimization,UFO)范式，用于在现实世界和大规模场景下训练和部署深度模型，这需要多种人工智能功能的集合。UFO旨在通过对所有任务进行大规模的预训练，使每个任务受益。与现有的基础
云雨无欢丶·2023-10-21 06:17

论文翻译：2018_Source localization using deep neural networks in a shallow water environment

论文翻译：2018_Sourcelocalizationusingdeepneuralnetworksinashallowwaterenvironment阅读目录摘要：I引言II信号模型IIIMFP定位
毕业_设计·2023-10-19 17:10

论文阅读：Point-to-Voxel Knowledge Distillation for LiDAR Semantic Segmentation

为了解决上述问题，我们提出了点到体素知识蒸馏Point-to-VoxelKnowledgeDistillatio
shiyueyueya·2023-10-19 08:57

人群密度估计--论文阅读：DM-Count

DM-Count论文翻译摘要一.介绍二.先前的工作2.1人群计数方法2.2最优传输三.DM-Count：用于人群计数的分布匹配四.泛化边界和理论分析4.1高斯平滑方法的广义误差界4.2不确定的贝叶斯损失
林书芹·2023-10-19 04:29

Detecting Multivariate Time Series Anomalies with Zero Known Label（论文翻译）

零已知标记的多变量时间序列异常检测目录摘要简介相关工作时间序列异常检测图结构学习异常检测的归一化流程准备标准化流程方法数据准备整体结构基于自我注意的图结构学习时空条件实体感知规范化流程联合优化异常检测和解释异常检测异常解释实验设置数据集实现细节评估指标：对比方法：性能评估方面消融研究超参数鲁棒性异常率分析结果分析动态图结构实体特定密度估计不同的稀疏特性总结摘要多变量时间序列异常检测在一类分类环境下
Austismes·2023-10-18 12:24

ReAugKD: Retrieval-Augmented Knowledge Distillation For Pre-trained Language Models

ReAugKD：预训练语言模型的检索增强知识蒸馏摘要1引言2相关工作3方法4实验结果5结论局限性摘要知识蒸馏（KD）是在低延迟环境中部署大规模预训练语言模型的最有效方法之一，通过将大规模模型中包含的知识转移到较
UnknownBody·2023-10-18 02:11

论文阅读：Knowledge Distillation: A Survey 知识蒸馏综述（2021）

论文阅读：KnowledgeDistillation:ASurvey知识蒸馏综述2021目录摘要IntroductionBackground知识基于响应的知识基于特征的知识基于关系的知识蒸馏模式离线蒸馏在线蒸馏自蒸馏教师
小百花~·2023-10-17 21:42

知识蒸馏（Knowledge Distillation）简述

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）简述结论Reference：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork知识蒸馏（KnowledgeDistillation
泠山·2023-10-17 16:06

Startdt AI提出：使用生成对抗网络用于One-Stage目标检测的知识蒸馏方法

许多研究者通过知识蒸馏的方法，通过把一个
奇点云·2023-10-17 13:19

浅谈“知识蒸馏”技术在机器学习领域的应用

什么是知识蒸馏技术？知识蒸馏技术首次出现是在Hinton几年前的一篇论文《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》。
Garvin Li·2023-10-16 04:09

深度学习-图像处理

模型训练加速增大学习率，batchsize和学习率同步增大warmup，线性增加学习率2.模型训练调参学习率衰减策略采用cosine函数标签平滑，把原始的one-hot类型标签软化，计算损失时一定程度的减少过拟合知识蒸馏
LeslieJaywei·2023-10-16 01:20

论文浅尝 | 深度神经网络的模型压缩

最近提出的知识蒸馏方法旨在获得小型和快速执行的模型，它已经表明参数量较小的学生网络可以较好的模仿更大的教师网络或网络集群的SoftOutput。在本文中，我们扩展了这一思想
开放知识图谱·2023-10-15 12:37

[论文翻译]Deep Learning

论文来源:DeeplearningDeepLearningYannLeCun,YoshuaBengio&GeoffreyHintonAbstractDeeplearningallowscomputationalmodelsthatarecomposedofmultipleprocessinglayerstolearnrepresentationsofdatawithmultiplelevelsof
大数据机器学习实验室·2023-10-15 09:38

【论文翻译】Deep Learning

【论文翻译】DeepLearningYannLeCun∗YoshuaBengio∗GeoffreyHinton深度学习AbstractDeeplearningallowscomputationalmodelsthatarecomposedofmultipleprocessinglayerstolearnrepresentationsofdatawithmultiplelevelsofabstrac
大数据机器学习实验室·2023-10-15 09:08

【论文笔记】CVPR2022：Anomaly Detection via Reverse Distillation From One-Class Embedding

与之前的知识蒸馏模型不同，学生网络不是直接接收原始图像，而是将教师模型的单类嵌入（OneClassEmbedding）作为输入，并旨在恢复教师的多
yjttjyyy·2023-10-15 07:14

专业韩语论文翻译，论文中译韩哪里比较专业？

据了解，论文翻译是翻译工作中较常见的一种翻译题材，论文翻译的主要目的是在国外期刊上发表，加强国际学术交流。那么，如何做好论文翻译，论文中译韩哪里比较专业？
英信翻译公司·2023-10-13 19:42

读论文：Lightweight Models for Traffic Classification: A Two-Step Distillation Approach

关键词：流量分类、自蒸馏、知识蒸馏、模型压缩、深度学习1、介绍模型压缩技术旨在将大型深度模型压缩成轻量级的小魔仙，以满足资源有限的硬件部署。诸如剪枝、知
不会绑马尾的女孩·2023-10-12 09:37

读书笔记：多Transformer的双向编码器表示法(Bert)-4

BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，即Bert；第二部分探索BERT变体从本章开始的诸多内容，以理解为目标，着重关注对音频相关的支持（如果有的话）；BERT变体：ALBERT、RoBERTTa、ELECTRA、SpanBERT、基于知识蒸馏
baby_hua·2023-10-11 23:27

FlyAI小课堂：深度学习论文翻译解析（3）：丰富的特征层次结构，可实现准确的目标检测和语义分割

论文标题：Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation标题翻译：丰富的特征层次结构，可实现准确的目标检测和语义分割论文作者：RossGirshickJeffDonahueTrevorDarrellJitendraMali论文地址：http://fcv2011.ulsan.ac.kr/files/ann
iFlyAI·2023-10-11 11:56

【论文翻译 IJCAI-20】Heterogeneous Network Representation Learning 异构网络表示学习

文章目录摘要1引言2异构网络挖掘3异构网络表示3.1异构网络嵌入3.2异构图神经网络3.3知识图谱与属性网络3.4应用4挑战、方向和开源数据4.1未来方向避免设计元路径多感官（Multi-sense）表示异构GNN的预训练多任务学习动态性和可伸缩性4.2开源数据集和基线5结论论文链接：HeterogeneousNetworkRepresentationLearning作者：微软研究院、加州大学、清
林若漫空·2023-10-10 22:21

知识蒸馏——教师网络和学生网络选择问题

在进行知识蒸馏（KnowledgeDistillation）时，选择合适的教师网络和学生网络对于任务的成功实现至关重要。
佐咖·2023-10-10 09:17

运动目标检测之光流法（4）LK金字塔论文翻译

金字塔型实现的LucasKanade特征跟踪器的算法描述Jean-YvesBouguetIntelCorporationMicroprocessorResearchLabsjean-yves.bouguet@intel.com1.问题说明设I和J是两幅二维灰度图像。两个量I(x)=I(x，y)和J(x)=J(x，y)则是两个图像的灰度值，即位置x=[x，y]T，其中x和y是普通图像点x的两个像素坐
vitalgirl·2023-10-09 23:52

基于知识蒸馏的夜间低照度图像增强及目标检测

“人工智能技术与咨询”发布摘要为了实现夜间低照度图像的增强，提高目标检测模型在夜间低照度条件下的检测精度并减小模型的计算成本，提出了一种基于知识蒸馏和数据增强的夜间低照度图像增强以及目标检测多任务模型，
龙腾亚太·2023-10-09 05:03

DKD蒸馏复现

知识蒸馏主要分两类：1：基于logits2：基于featurelogits蒸馏主要是在早期，后期效果逐步被基于feature蒸馏超越。
微风❤水墨·2023-10-09 03:21

SuperPoint论文翻译

SuperPoint：自监督兴趣点检测与描述代码https://github.com/magicleap/SuperPointPretrainedNetwork摘要-本文提出了一种适用于计算机视觉中大量多视点几何问题的兴趣点检测器和描述子的自监督训练框架。与基于patch的神经网络相反，我们的全卷积模型对全尺寸图像进行操作，并在一次前向传播中联合计算像素级兴趣点位置和相关描述子。我们介绍了Homo
SCH0·2023-10-08 14:11

❀论文篇❀EmotiCon: Context-Aware Multimodal Emotion Recognition using Frege’s Principle论文翻译

情绪识别论文：EmotiCon:Context-AwareMultimodalEmotionRecognitionusingFrege’sPrinciple论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.06692.pdf目录摘要Abstract1.介绍Introduction2.相关工作RelatedWork2.1.多模态情绪识别Uni/MultimodalEmotionReco
夏天｜여름이다·2023-10-08 10:11

深度学习论文翻译 -- Inception-v4，Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning

本文翻译论文为深度学习经典模型之一：Inception-V4论文链接：https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf摘要：近些年，超深度卷积网络成为图像识别领域的核心算法。其中，Inception结构在图像分类中表现优秀，并且计算代价很低。最近，残差与更加传统的结构相结合，在ILSVRC挑战中获得Start-of-art的结果（与Inception-v3）的分类精度差不多
X_Imagine·2023-10-08 00:07

07 《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》学习笔记

FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation参考网址：FullyConvolutionalNetworksforsemanticSegmentation（深度学习经典论文翻译
xiaotian127·2023-10-07 06:30

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络文章目录U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络前言一、论文翻译1介绍2网络体系结构3训练3.1数据扩充4实验5结论二、补充知识motivationoverlap-tile
等风来~~·2023-10-07 05:59

基于知识蒸馏的两阶段去雨去雪去雾模型学习记录(二）之知识收集阶段

前面学习了模型的构建与训练过程，然而在实验过程中，博主依旧对数据集与模型之间的关系有些疑惑，首先是论文说这是一个混合数据集，但事实上博主在实验时是将三个数据集分开的，那么在数据读取时是如何混合的呢，是每个epoch使用同一个数据集，下一个epoch再换数据集，还是再epoch中随机取数据集中的一部分。此外，教师模型总共有三个，其模型构造是完全相同的，不同之处在于三个教师模型是在不同的数据集训练得到
彭祥.·2023-10-07 04:29

基于知识蒸馏的两阶段去雨去雪去雾模型学习记录(三)之知识测试阶段与评估模块

去雨去雾去雪算法分为两个阶段，分别是知识收集阶段与知识测试阶段，前面我们已经学习了知识收集阶段，了解到知识阶段的特征迁移模块（CKT)与软损失（SCRLoss）,那么在知识收集阶段的主要重点便是HCRLoss(硬损失）,事实上，知识测试阶段要比知识收集阶段简单，因为这个模块只需要训练学生网络即可。模型创新点在进行知识测试阶段的代码学习之前，我们来回顾一下去雨去雪去雾网络的创新点：首先是提出两阶段的
彭祥.·2023-10-07 04:29

【论文翻译】ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System

摘要本文介绍了ORB-SLAM，一种基于特征的单目SLAM系统，该系统可在大小场景和室内外环境中实时运行。该系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性，允许宽基线闭环和重定位，且包含完整的自动初始化。在近年来优秀算法的基础上，我们从头开始设计了一个新系统，该系统在所有SLAM任务中使用相同的功能：跟踪、建图、重定位和回环。选择重建点和关键帧的适当的策略具有很好的鲁棒性，并生成一个紧凑且可跟踪的地图，该地图只有
fish小余儿·2023-10-07 01:42

【知识蒸馏】Knowledge Review

摘要知识蒸馏通过将知识从教师网络传递到学生网络，但是之前的方法主要关注提出特征变换和实施相同层的特征。知识回顾KnowledgeReview选择研究教师与学生网络之间不同层之间的路径链接。
pprpp·2023-10-06 16:02

知识蒸馏与伪标签_1：开山之作

受干扰学生论文里提到6篇知识蒸馏及伪标签暗知识的论文，除去较早发表的3篇，包括以下3篇：1.Distillingtheknowledgeinaneuralnetwork（2015），神经网络知识蒸馏的开山之作
Valar_Morghulis·2023-10-06 01:28

知识蒸馏简介（Knowledge Distillation）

简介知识蒸馏的背景知识蒸馏的概念由Hinton在DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork中提出，目的是把一个大模型或者多个模型集成学到的知识迁移到另一个轻量级模型上。
滑稽的猴子·2023-10-04 02:50

what is YOLOv2/YOLO9000|YOLO9000: Better, Faster, Stronger

参考其他文章，在此表示感谢，文章仅用于学习，侵权请联系，感谢论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf论文翻译Abstract我们引入了一个先进的实时目标检测系统
Woooooooooooooo·2023-10-02 11:42

神经网络中的知识蒸馏

多分类交叉熵损失函数：每个样本的标签已经给出，模型给出在三种动物上的预测概率。将全部样本都被正确预测的概率求得为0.70.50.1，也称为似然概率。优化的目标就是希望似然概率最大化。如果样本很多，概率不断连乘，就会造成概率越来越小。对其取对数，使其最大化。在实际运用中，损失函数都是求最小化，所以取负号，将最大化变为最小化。教师–学生网络的方法，属于迁移学习的一种。迁移学习也就是将一个模型的性能迁移
the animal·2023-10-01 22:56

【模型压缩】Distiller学习-初认识

Distiller学习-初认识简介IntelAILab的神经网络压缩框架，建立在Pytorch基础上安装压缩方法权重正则化方法权重剪枝方法训练后量化方法训练时量化方法条件计算低质分解方法知识蒸馏方法总体目录核心代码实现所有案例的配置文件举例初始化网络评价网络模型的参数重要性移除不重要的神经元
luzhoushili·2023-10-01 18:43

ResNet论文总结和代码实现

论文：DeepResidualLearningforImageRecognition-AMiner中文版：ResNet论文翻译——中英文对照+标注总结目录一、背景，出发点和主要工作（摘要，引言）二、RelatedWork
向岸看·2023-09-30 20:19

论文笔记----MEAL V2

即：多老师版的知识蒸馏模型加
静夜寒风·2023-09-29 22:42

【CVPR 2021】基于样本间关系的知识蒸馏：Complementary Relation Contrastive Distillation

【CVPR2021】基于样本间关系的知识蒸馏：ComplementaryRelationContrastiveDistillation论文地址：主要问题：主要思路：算法优点：算法论证：基本符号：优化目标
BIT可达鸭·2023-09-28 19:03

LayoutLMv2:多模态预训练用于富含视觉元素的文档理解【论文翻译】

文章目录基础信息摘要1Introduction2Approach2.1ModelArchitecture2.22.2Pre-trainingTasksMaskedVisual-LanguageModelingText-ImageAlignment(对齐)Text-ImageMatching(匹配)3Experiments3.1Data3.2SettingsPre-trainingLayoutLMv
墨理学AI·2023-09-28 16:01

语义表示模型新方向《DistillBert》

知识蒸馏是在较低成本下有效提升预测速度的方法。最近在看知识蒸馏方面的内容，对《DistillBert》做个简单的介绍。提纲1.Bert后演化的趋势2.知识蒸馏基本原理3.
章鱼小丸子vvv·2023-09-28 15:07

基于知识蒸馏的夜间低照度图像增强及目标检测

“人工智能技术与咨询”发布摘要为了实现夜间低照度图像的增强，提高目标检测模型在夜间低照度条件下的检测精度并减小模型的计算成本，提出了一种基于知识蒸馏和数据增强的夜间低照度图像增强以及目标检测多任务模型，
renhongxia1·2023-09-28 05:35
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