知识蒸馏

Federated Knowledge Distillation 联邦知识蒸馏

背景介绍机器学习在当前是应用广泛的技术，在一些应用场景中，机器学习模型用大量数据样本进行训练，这些样本由边缘设备（如手机、汽车、接入点等）产生并分散在各处。收集这些原始数据不仅会产生大量的通信开销，还可能会侵犯数据隐私。在这方面，联邦学习是一个有希望的通信效率和隐私保护的解决方案，它定期交换本地模型参数，而不共享原始数据。然而，在现代深度神经网络架构下，交换模型参数的成本非常高，因为它往往有大量的
Cl元气满满·2022-11-11 13:59

模型压缩之知识蒸馏

Buciluaetal.(2006)[1]首次提出通过知识蒸馏压缩模型的思想，但是没
我爱计算机视觉·2022-11-11 13:27

知识蒸馏综述：代码整理

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者|PPRP来源|GiantPandaCV编辑|极市平台导读本文收集自RepDistiller中的蒸馏方法，尽可能简单解释蒸馏用到的策略，并提供了实现源码。1.KD:KnowledgeDistillation全称：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork链接：https://arxiv.org/pdf/1
Tom Hardy·2022-11-11 13:26

介绍知识蒸馏

一、什么是知识蒸馏？知识蒸馏指的是模型压缩的思想，通过使用一个较大的已经训练好的网络去教导一个较小的网络确切地去做什么。二、为什么要进行知识蒸馏？
距离百年老店还有92年·2022-11-11 13:55

知识蒸馏 综述 Knowledge Distillation: A Survey

KnowledgeDistillation:ASurvey本文译自KnowledgeDistillation:ASurvey，论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.05525（有翻译不周之处，敬请指正）1.Introduction深度学习取得了巨大进步，但是受限于庞大的计算量和参数量很难实际应用与资源受限设备上。为了使深度模型更加高效，主要有以下两个方向的研究：高效的网络
Doctor_Strange_DML·2022-11-11 13:25

CVPR2022 | 通过目标感知Transformer进行知识蒸馏

前言本文来自读者投稿，我们会在群内发最近几天出来的最新顶会论文，大家可以及时去阅读这些顶会，并写一个解读给我们投稿，会发稿费。加群请扫描文末二维码。欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。论文：KnowledgeDistillationviatheTarget-awareTransformer代码：暂未发布背景蒸馏学习是提高小神经网络性能事
CV技术指南(公众号)·2022-11-11 13:24

知识蒸馏方法汇总

如裁剪、量化、知识蒸馏等，其中知识蒸馏是指使用教师模型(teachermodel)去指导学生模型(studentmodel)学习特定任务，保证小模型在参数量不变的情况下，得到比较大的性能提升。
村民的菜篮子·2022-11-11 13:22

【MEALV2】知识蒸馏提升ResNet50在ImageNet上准确度至80%+

论文：https://arxiv.org/pdf/2009.08453v1.pdf代码：https://github.com/szq0214/MEAL-V2知识蒸馏知识蒸馏是将一个已经训练好的网络迁移到另外一个新网络
mjiansun·2022-11-11 07:54

ECCV 2022 | CMU提出首个快速知识蒸馏的视觉框架：ResNet50 80.1%精度，训练加速30%...

来源：机器之心本文约4500字，建议阅读9分钟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。
数据派THU·2022-11-11 07:23

位置蒸馏：针对目标检测提高定位精度的知识蒸馏

今日分享一篇最近新出的目标检测论文『LocalizationDistillationforObjectDetection』论文链接：https://arxiv.org/abs/2102.12252项目链接：https://github.com/HikariTJU/LD论文作者来自天津大学、哈尔滨工业大学。01动机定位的准确性对目标检测算法的性能有很大的影响，而在数据集或者实际应用场景中，位置模糊性
我爱计算机视觉·2022-11-11 07:18

知识蒸馏(Knowledge Distillation)实例教程

1实验介绍首先分别测试了resnet18和resnet50的在cifar10上的精度结果，预训练权重为torchvision中的resnet18和resnet50的权重，修改最后的fc层，在cifar10数据集上进行finetune。保持其他条件不变，用resnet50作为教师模型训练resnet18,并测试精度。2代码实现与标准的训练不同之处是loss部分，loss部分除了由传统的标签计算的损失
leo0308·2022-11-11 07:46

pytorch（10）-- 知识蒸馏

一、前言本篇讨论知识蒸馏，简单而言就是使用一个复杂但性能较好的模型作为教师模型，带动一个简单结构的学生模型迭代训练，使学生模型的数据拟合结果向教师模型结果趋近，从而提高简单模型的效果代码将使用cifa10
ForeverYang2015·2022-11-11 07:43

知识蒸馏实战：使用CoatNet蒸馏ResNet

学生网络步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss蒸馏学生网络步骤导入需要的库定义蒸馏函数定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss结果比对总结摘要知识蒸馏
AI浩·2022-11-11 07:11

CVPR2022知识蒸馏用于目标检测：Focal and Global Knowledge Distillation for Detectors

论文下载：https://arxiv.org/abs/2111.11837源码下载：https://github.com/yzd-v/FGDAbstract知识蒸馏已成功应用于图像分类。
象牙山首富_·2022-11-09 07:17

PointDistiller:面向高效紧凑3D检测的结构化知识蒸馏

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨吃饭机@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/2009241810.引言知识蒸馏是一种在繁琐的模型中提炼知识并将其压缩为单个模型的方法
Tom Hardy·2022-11-09 07:11

【WWW2021】图神经网络的知识提取与超越：一个有效的知识蒸馏框架

点击上方，选择星标，每天给你送干货！论文解读者：北邮GAMMALab博士生刘佳玮题目：ExtracttheKnowledgeofGraphNeuralNetworksandGoBeyondit:AnEffectiveKnowledgeDistillationFramework会议：WWW2021论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.02885.pdf论文代码：https:
zenRRan·2022-11-09 07:10

「知识蒸馏」最新2022研究综述

来自：专知华南师范大学等《知识蒸馏》最新综述论文高性能的深度学习网络通常是计算型和参数密集型的，难以应用于资源受限的边缘设备.为了能够在低资源设备上运行深度学习模型，需要研发高效的小规模网络.知识蒸馏是获取高效小规模网络的一种新兴方法
zenRRan·2022-11-09 07:10

深度学习中的知识蒸馏技术（上）

来自：Microstrong本文概览:1.知识蒸馏介绍1.1什么是知识蒸馏？
zenRRan·2022-11-09 07:40

CVPR2021目标检测：少见的知识蒸馏用于目标检测（附论文下载）

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G近年来，知识蒸馏已被证明是对模型压缩的一种有效的解决方案。这种方法可以使轻量级的学生模型获得从繁琐的教师模型中提取的知识。
计算机视觉研究院·2022-11-09 07:08

CVPR目标检测：少见的知识蒸馏用于目标检测（附论文下载）

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G近年来，知识蒸馏已被证明是对模型压缩的一种有效的解决方案。这种方法可以使轻量级的学生模型获得从繁琐的教师模型中提取的知识。
计算机视觉研究院·2022-11-09 07:08

知识蒸馏算法原理

知识蒸馏算法原理“蒸馏”的概念大概就是将本身不够纯净的水通过加热变成水蒸气，冷凝之后就成更纯净的水知识蒸馏同样使用这种原理，将不太纯净的“知识”通过“蒸馏”的方式获得更加有用或者纯净的“知识”体现在神经网络中如下图所示
麻花地·2022-11-09 07:37

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

文章目录摘要1简介2相关工作3方法3.1快速知识蒸馏3.2更高的标签质量3.4用监督方案训练自监督模型3.5标签压缩与存储分析4实验4.1监督学习4.2ReaL[1]和ImageNetV2[27]数据集的更多比较
AI浩·2022-11-09 07:03

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

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

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

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

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

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

『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

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

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
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