知识蒸馏论文翻译第7页

[AAAI2021]论文翻译MANGO: A Mask Attention Guided One-Stage Scene Text Spotter

幻灯片1.PNG幻灯片2.PNG幻灯片3.PNG幻灯片4.PNG幻灯片5.PNG幻灯片6.PNG幻灯片7.PNGAbstract最近，端到端场景文本识别已成为一个流行的研究主题，因为它具有全局优化的优点和在实际应用中的高可维护性。大多数方法试图开发各种感兴趣的区域（RoI）操作，以将检测部分和序列识别部分连接到两阶段的文本识别框架中。然而，在这样的框架中，识别部分对检测到的结果高度敏感（例如，文本

JWDong2019·2023-08-26 10:22

AlexNet网络复现

AlexNet网络结构代码复现，清楚网络结构中层与层之间的操作AlexNet论文原论文：imagenet-classification-with-deep-convolutional-nnCSDN博主论文翻译

小哈蒙德·2023-08-24 20:50

今天论文写完了吗-20210410

昨天晚上七八点开始厌学玩到十二点多靠近一点开始奋发写任务书写到四点多结束洗头洗澡睡觉九点半起床收拾自己洗衣服蒸南瓜泡咖啡吃早饭为文献翻译找原文到中午做饭吃饭洗碗晒衣服擦地完了下午继续找论文看论文翻译论文下午五点腰疼下楼扔垃圾拿快递去运动半小时跑步机走半小时椭圆机还有上肢两个动作回来热菜热饭吃完了看了会儿视频准备洗洗继续搞论文争取这周末把文献翻译写完再开第一章南瓜

TriciaZX·2023-08-23 14:20

知识继承概述

文章目录知识继承第一章知识继承概述1.背景介绍第一页背景第二页大模型训练成本示例第三页知识继承的动机2.知识继承的主要方法第二章基于知识蒸馏的知识继承预页方法概览1.知识蒸馏概述第一页知识蒸馏概述第二页知识蒸馏第三页什么是知识第四页知识蒸馏的核心目的第五页知识的表示与迁移第六页

小白的Soda·2023-08-23 10:25

根据学生学习水平量身定制指导以促进知识蒸馏的效果

文章目录TailoringInstructionstoStudent’sLearningLevelsBoostsKnowledgeDistillation一、PPT内容P1BackgroundP2L2T--onlinedistillationP3L2T--MetadistillationP4Approach--LGTMP5DistillationinfluenceP6Finitedifferenc

小白的Soda·2023-08-23 10:25

通用语言模型蒸馏-GLMD

文章目录GLMD一、PPT内容论文背景P1BackgroundP2Approach相关知识P3知识蒸馏P4语言建模词预测逻辑方法P5两阶段词汇预测蒸馏P6P7词汇压缩实验结果P8results二、论文泛读

小白的Soda·2023-08-23 10:22

论文翻译 | YOLOv3: An Incremental Improvement

YOLOv3：一种逐渐的改进摘要我们给YOLO提供一些更新！我们做了一些小的设计更改以使其更好。我们也训练了这个非常好的新网络，它比上一个版本YOLOv2稍大一些，但更准确，并且它仍然很快，所以不用担心。在输入的图片后，YOLOv3能够在22.2ms的时间完成处理，并且取得28.2mAP的检测精准度，和SSD的准确度相当，但速度快三倍。当我们用旧的0.5IOUmAP检测指标时，YOLOv3的准确度

豆豆困啦·2023-08-22 21:17

Personalize Segment Anything Model with One Shot【论文翻译】

论文基础信息如下https://arxiv.org/pdf/2305.03048.pdfhttps://github.com/ZrrSkywalker/Personalize-SAMAbstract通过大数据预训练驱动，分段任意模型（SegmentAnythingModel，SAM）已被证明是一个强大且可提示的框架，革新了分割模型。尽管其具有普遍性，但在没有人力提示的情况下，定制SAM以适应特定的

墨理学AI·2023-08-21 16:06

基于知识蒸馏的两阶段去雨、雪、雾算法调试记录

前言该项目的介绍可以参考博主这篇博文：基于知识蒸馏的去雪、去雾、去雨算法调试过程该项目中inference.py可以直接使用，只要将student的权重文件放入即可，博主实验过其去噪后的结果，貌似是变清晰了一点

彭祥.·2023-08-21 11:55

Knowledge Distillation and Student-Teacher Learning for Visual Intelligence

视觉智能的知识蒸馏与学生-老师学习:回顾与新展望摘要1引言2KD是什么？为什么要关注它？3KD的理论分析4基于教师数量的KD4.1从一个老师进行蒸馏4.1.1来自logit

UnknownBody·2023-08-19 15:22

理解softlabel的好处

从标签平滑和知识蒸馏理解SoftLabel-极市社区从softmax的损失函数曲线上理解，hardlabel监督下，由于softmax的作用，one-hot的最大值位置无限往1进行优化，但是永远不可能等于

江汉似年·2023-08-19 14:56

【人工智能概论】 Transformer论文翻译与粗浅解读

【人工智能概论】Transformer论文翻译与粗浅解读文章目录【人工智能概论】Transformer论文翻译与粗浅解读摘要（Abstract）1.介绍(Introduction)2.背景(Background

小白的努力探索·2023-08-19 08:52

SRCNN论文翻译（Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks）

摘要我们提出了一种单图像超分辨率（SR）的深度学习方法。我们的方法直接学习低/高分辨率图像之间的端到端映射。该映射表示为深度卷积神经网络（CNN），其将低分辨率图像作为输入并输出高分辨率图像。我们进一步表明，传统的基于稀疏编码的SR方法也可以被视为深度卷积网络。但与分别处理每个组件的传统方法不同，我们的方法共同优化所有层。我们的深层CNN具有轻质结构，同时展示了最先进的修复质量，并实现了实际在线使

PPLLO_o·2023-08-17 01:54

【KD】2023 ICML Linkless Link Prediction via Relational Distillation

为了同时利用这两种模型的优点，即在快速预测的同时保持较高的预测准确性，我们提出了基于知识蒸馏的链接预测方法，将GNN中的知识通过蒸馏的方式教给学生MLP

静静喜欢大白·2023-08-17 01:53

概念解析 | 知识蒸馏(Knowledge Distillation)

教师指点弟子-深度神经网络知识蒸馏技术详解注1:本文系“概念解析”系列之一,致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是:知识蒸馏(KnowledgeDistillation)。

R.X. NLOS·2023-08-15 08:33

知识蒸馏，teacher and studenet 网络

我发现这个知识蒸馏训练的思路真的很好。我看完以后发现可以做的事很多。知识蒸馏是利用从一个大型模型或模型集合中提取的知识来训练一个紧凑的神经网络。

skyfengye·2023-08-13 09:05

【超分引导的低分图像知识蒸馏】

Super-resolutionguidedknowledgedistillationforlow-resolutionimageclassification（超分辨率引导的低分辨率图像分类知识蒸馏）随着深度卷积神经网络的发展

小郭同学要努力·2023-08-11 14:33

数据科学论文翻译笔记2-比较不同微博网站基于社区的信息采纳和扩散

主要内容：随着社交媒体的广泛使用，利用社交媒体数据研究社会问题成为一种趋势。但是，由于文化、语言、政治等因素，单一社交媒体平台有封闭性，要想获得真正全面的人口样本，不能依赖单一社交媒体平台数据。本文构建了一个异构社交网络信息采纳模型，并利用InfoMap算法进行社区划分以提取社区特征，由此提出四个假设：1.推特和微博用户可以通过不同的关系和路径被连接，从中提取的特征对预测每组用户的信息采纳是重要的

M_Carrie·2023-08-10 12:22

A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations(论文翻译)

ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations摘要1介绍2方法2.1对比学习框架2.2训练大批量数据2.3评估协议3.用于对比表示学习的数据增强3.1.数据增强操作的组合对于学习良好的表示至关重要3.2对比学习需要更强的数据增强比有监督学习4.编码器和头部的架构4.1.无监督对比学习从更大的模型中获益（更多）4.2.非线性

黄阳老师·2023-08-09 16:45

OPEN-WORLD SEMI-SUPERVISED LEARNING(论文翻译)

文章目录OPEN-WORLDSEMI-SUPERVISEDLEARNING摘要1介绍2相关工作3方法3.1开放世界半监督学习设置3.2ORCA概述3.3有监督目标与不确定性自适应边界3.4两两目标3.5正则化项3.6自监督预训练4实验4.1实验设置4.2结果5总结OPEN-WORLDSEMI-SUPERVISEDLEARNING摘要在现实世界的场景中，半监督学习应用的一个基本限制是假设未标记的测试

黄阳老师·2023-08-09 16:15

CLIP-GCD: Simple Language Guided Generalized Category Discovery(论文翻译)

CLIP-GCD:SimpleLanguageGuidedGeneralizedCategoryDiscovery摘要1介绍2相关工作2.1NCD2.2无监督聚类2.3自监督和多模态预训练3方法3.1GCD问题设置3.2我们的方法3.2.1使用CLIP在GCD4实验4.1模型架构细节4.2数据集和评估4.3和最先进水平比较4.4分析4.5定性结果5总结摘要通用类别发现（GeneralizedCat

黄阳老师·2023-08-09 16:15

P11-Transformer学习1.1-《Attention Is All You Need》

TransformerPaper》1.0CVTransformer必读论文5篇_汉卿HanQ的博客-CSDN博客前文参考:Transformer1.0-预热_汉卿HanQ的博客-CSDN博客全文1w3字左右，按照论文翻译

汉卿HanQ·2023-08-09 10:28

AAAI论文阅读

文章目录Open-VocabularyMulti-LabelClassifcationviaMulti-ModalKnowledgeTransfer——知识蒸馏的范畴Med-EASi:FinelyAnnotatedDatasetandModelsforControllableSimplifcationofMedicalTexts

YingJingh·2023-08-09 08:35

TextBrewer:融合并改进了NLP和CV中的多种知识蒸馏技术、提供便捷快速的知识蒸馏框架、提升模型的推理速度，减少内存占用

TextBrewer:融合并改进了NLP和CV中的多种知识蒸馏技术、提供便捷快速的知识蒸馏框架、提升模型的推理速度，减少内存占用TextBrewer是一个基于PyTorch的、为实现NLP中的知识蒸馏任务而设计的工具包

汀、人工智能·2023-08-08 14:45

论文翻译 | RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

论文：RandLA-Net:EfficientSemanticSegmentationofLarge-ScalePointClouds代码：code前言：最近很犹豫要不要继续翻译点云方面的论文，直到看到这篇论文的作者是自己学校以前的学长，他的科研经历挺振奋人心的。突然觉得应该好好读一下他的文章。摘要我们研究了一个高效的大规模3D点云的语义分割问题。通过代价很高的下采样策略或高运算量的预处理或后处理

btee·2023-08-08 05:50

【论文速递】TPAMI2023 - 基于关系匹配的广义知识蒸馏

【论文速递】TPAMI2023-基于关系匹配的广义知识蒸馏【论文原文】：GeneralizedKnowledgeDistillationviaRelationshipMatching获取地址：https

長安·2023-08-07 15:40

SLAM论文翻译(4) - LinK3D: Linear Keypoints Representation for 3DLiDAR Point Cloud

目录1Introduction2RelatedWork3TheProposedmethodA.关键点提取B.描述符生成C.匹配两个描述符4Experiments摘要-特征提取和匹配是许多计算机视觉任务的基本部分，如2D或3D物体检测、识别和注册。众所周知，在2D领域，特征提取和匹配已经取得了巨大的成功。不幸的是，在3D领域，由于描述能力差和效率低下，目前的方法无法支持3DLiDAR传感器在视觉任务

几度春风里·2023-08-07 06:04

MiniRBT中文小型预训练模型：结合了全词掩码（Whole Word Masking）技术和两段式知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，加快推理速度

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的

汀、人工智能·2023-08-06 21:42

CTC介绍（connectionist temporal classification论文翻译）

1.摘要我基本是基于论文《ConnectionistTemporalClassification:LabellingUnsegmentedSequenceDatawithRecurrentNeuralNetworks》进行翻译总结的。看论文题目就知道CTC与RNN密切相关，联系在一起的，以及应用于不分割（Unsegmented）序列，点对点预测。在CTC（connectionisttemporal

AI强仔·2023-08-03 09:56

DialoKG: Knowledge-Structure Aware Task-Oriented Dialogue Generation

需要外部domain或者知识来生成信息性对话基于知识结构感知1.背景（知识蒸馏）知识库中的facts中的潜在关系没有被有效捕获潜在知识是动态的knowledgegraph（kg）的结构信息可以提高系统的推断能力现有

易_·2023-08-03 00:17

韩语翻译公司

韩语翻译公司壹品优译是一家为全球客户提供专业翻译和本地化服务的高端语言翻译和软件本地化服务公司，专注于商业翻译、留学移民签证翻译、法律合同翻译、生物医药翻译、学术论文翻译、技术资料翻译、汽车机械翻译、通信电子翻译

劫匪的BUG·2023-08-02 23:22

《Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction》论文详解

文章针对密集性预测任务(denseprediction)提出一种简单而有效的蒸馏方式，之前的知识蒸馏方式之前对于密集预测任务的蒸馏方法都是通过在空间维度上对齐老师和学生网

ce0b74704937·2023-08-02 20:46

《FedCG：Leverage Conditional GAN for ProtectingPrivacy & MaintainingCompetitivePerformance in FL》论文精读

文章目录1、概述2、方法实验FedCG训练步骤3、实验结果4、总结关于知识蒸馏：参考原文：FedCG:LeverageConditionalGANforProtectingPrivacyandMaintainingCompetitivePerformanceinFederatedLearning

GCTTTTTT·2023-08-02 04:06

简单了解Knowledge distillation知识蒸馏

论文：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork一、什么是知识蒸馏，为什么要使用知识蒸馏？

saya1009·2023-08-01 13:57

深度学习实践——模型推理优化练习

系列实验深度学习实践——卷积神经网络实践：裂缝识别深度学习实践——循环神经网络实践深度学习实践——模型部署优化实践深度学习实践——模型推理优化练习深度学习实践——模型推理优化练习模型推理优化练习架构设计练习知识蒸馏练习模型剪枝练习参数量化练习算式检测模型压缩优化未优化前模型的大小与速度算式检测模型剪枝算式检测模型量化算式识别模型压缩优化实验结论源码地址

Asionm·2023-08-01 10:50

Transformer 论文学习笔记

http://nlp.seas.harvard.edu/annotated-transformer/地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762v5翻译：Transformer论文翻译特点

tomeasure·2023-07-31 13:19

【论文笔记】神经网络压缩调研

神经网络压缩调研背景现有的深度模型压缩方法NetWorkPrunning网络剪枝设计结构化矩阵知识蒸馏权值共享ParameterQuantization（参数量化）量化和二进制化伪量化ArchitectureDesign

MoonpieXia·2023-07-31 05:25

CVPR 2023 |半监督目标检测：Active Teacher for Semi-Supervised Object Detection

文章目录一、动机二、创新点三、具体实现1、Framework2、损失函数3、ActiveTeacher3.1ActiveTeacher的算法3.2ActiveSampling一、动机一些从业者采用师生学习的知识蒸馏方法进行半监督目标检测

Tsuki111·2023-07-30 20:42

Student and Teacher network（学生—教师网络）与知识蒸馏

StudentandTeachernetwork指一个较小且较简单的模型（学生）被训练来模仿一个较大且较复杂的模型（教师）的行为或预测。教师网络通常是一个经过训练在大型数据集上并在特定任务上表现良好的模型。而学生网络被设计成计算效率高且参数较少的模型。StudentandTeachernetwork主要思想是利用教师网络的知识和经验来指导学生网络的学习过程。训练StudentandTeachern

别和我抢安慕嘻·2023-07-29 18:19

Dynamic-SLAM2019论文翻译

Dynamic-SLAM:动态环境下基于深度学习的语义单目视觉定位与建图摘要-传统SLAM框架在动态环境下工作时，由于受到动态对象的干扰，性能较差。为了解决动态环境下的SLAM问题，利用深度学习在目标检测中的优势，提出了一种语义同步定位与建图框架dynamic-SLAM。首先，在卷积神经网络的基础上，构建了一种结合先验知识的SSD对象检测器，在语义层面对新检测线程中的动态对象进行检测;然后，针对现

SCH0·2023-07-29 13:33

DOT slam论文翻译

DOT:视觉SLAM的动态目标跟踪摘要-在本文中，我们提出了DOT(动态目标跟踪)，这是一个添加到现有SLAM系统中的前端，可以显着提高其在高动态环境中的鲁棒性和准确性。DOT结合实例分割和多视图几何来生成动态对象的掩模，以允许基于刚性场景模型的SLAM系统在优化时避免此类图像区域。为了确定哪些对象实际上在移动，DOT首先分割潜在动态对象的实例，然后，随着估计的相机运动，通过最小化照片度量重投影误

SCH0·2023-07-29 13:03

LightGlue论文翻译

LightGlue:光速下的局部特征匹配摘要-我们介绍LightGlue，一个深度神经网络，学习匹配图像中的局部特征。我们重新审视SuperGlue的多重设计决策，稀疏匹配的最新技术，并得出简单而有效的改进。累积起来，它们使LightGlue更加高效——在内存和计算方面，更加精确，更容易训练。一个关键特性是LightGlue能够适应问题的难度:对于直观上容易匹配的图像对，比如由于较大的视觉重叠或有

SCH0·2023-07-29 12:32

【多模态】18、ViLD | 通过对视觉和语言知识蒸馏来实现开集目标检测（ICLR2022）

文章目录一、背景二、方法2.1对新类别的定位Localization2.2使用croppedregions进行开放词汇检测2.3ViLD三、效果论文：Open-vocabularyObjectDetectionviaVisionandLanguageKnowledgeDistillation代码：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/model

呆呆的猫·2023-07-29 00:53

论文笔记|CVPR2023:Supervised Masked Knowledge Distillation for Few-Shot Transformers

这篇论文的题目是用于小样本Transformers的监督遮掩知识蒸馏论文接收：CVPR2023论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.15466.pdf代码链接：https://

李问号·2023-07-27 07:50

百度提出的RT-DETR：DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection目标检测论文翻译

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf摘要：最近，基于端到端Transformer的检测器（DETRs）已经取得了显著的性能。然而，DETRs的高计算成本问题尚未得到有效解决，限制了它们的实际应用，并阻止它们充分利用无后处理的优点，例如非最大值抑制（NMS）。本文首先分析了现代实时目

guanshanjushi2·2023-07-27 03:52

SVTR: 使用单一视觉模型进行场景文本识别【论文翻译】

版权:本文由【墨理学AI】原创首发、各位读者大大、敬请查阅、感谢三连声明:作为全网AI领域干货最多的博主之一，❤️不负光阴不负卿❤️文章目录SVTR:SceneTextRecognitionwithaSingleVisualModelAbstract1Introduction谷歌翻译GPT4翻译2Method2.1OverallArchitecture2.2ProgressiveOverlappi

墨理学AI·2023-07-26 17:59

ACL2023：LLM相关论文总结

评估、数据集、知识蒸馏、LM偏见问题、

llllth·2023-07-25 20:10

【KD】知识蒸馏与迁移学习的不同

知识蒸馏与迁移学习的不同(1)数据域不同.知识蒸馏中的知识通常是在同一个目标数据集上进行迁移，而迁移学习中的知识往往是在不同目标的数据集上进行转移.(2)网络结构不同.知识蒸馏的两个网络可以是同构或者异构的

静静喜欢大白·2023-07-24 20:20

一文弄懂模型知识蒸馏、剪枝、压缩、量化

知识蒸馏一个训练好的大型的老师网络，一个未训练的小的学生网络（可以是直接从大网络中裁掉一部分得到的小网络）两个网络各选取几个关键的层（比如各5个，这些层两两之间是对应的），然后使用一种方法来衡量对应两层输出的相似度以计算损失

编程G的快乐·2023-07-24 16:20

论文翻译利器：保留原文格式，专业领域选择翻译！

掌桥科研专家·2023-07-23 07:38

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