知识蒸馏第7页

文献阅读记录——Masked Generative Distillation

先给出论文和代码的链接：https://github.com/yzd-v/MGD这篇论文讲的是一个通用于各种视觉任务的知识蒸馏方法，因为它属于特征模仿类的知识蒸馏方法。

一名奇怪的玩家·2023-01-06 02:03

ECCV 2022 | 适用于分类，检测，分割的生成式知识蒸馏开源

作者丨美索不达米亚平原@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/539496128编辑丨极市平台导读本文主要介绍ECCV2022关于知识蒸馏的工作:MaskedGenerativeDistillation

Tom Hardy·2023-01-06 02:02

ECCV 2022 | MGD：适用于分类、检测和分割的生成式知识蒸馏

©作者|美索不达米亚平原单位|清华大学、字节跳动本文介绍我们ECCV2022关于知识蒸馏的工作:MaskedGenerativeDistillation，方法适用于分类，检测与分割任务。

PaperWeekly·2023-01-06 02:02

ECCV 2022 | 清华&字节提出MGD：适用于分类/检测/分割的生成式知识蒸馏

AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：美索不达米亚平原|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/539496128本文介绍我们ECCV2022关于知识蒸馏的工作

Amusi（CVer）·2023-01-06 02:31

【知识蒸馏】Masked Generative Distillation

YangZ,LiZ,ShaoM,etal.MaskedGenerativeDistillation[J].arXivpreprintarXiv:2205.01529,2022.代码地址论文地址论文翻译一、摘要知识蒸馏已成功应用于各种任务

杨立青101·2023-01-06 02:01

【深度学习】神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

作者：SayakPaul编译：ronghuaiyang导读从各个层次给大家讲解模型的知识蒸馏的相关内容，并通过实际的代码给大家进行演示。

风度78·2023-01-05 22:52

知识蒸馏算法和代码（Pytorch）笔记分享，一个必须要了解的算法

一、知识蒸馏算法理论讲解知识蒸馏说真的还是挺重要的，当时看论文的时候，总是会出现老师网络和学生网络，把我说的一脸蒙，所以自己就进行了解了一下，做了一些笔记和大家一起分享！

一名不想学习的学渣·2023-01-05 16:26

知识蒸馏7：知识蒸馏代码详解

代码说明与yolov5-v6.1代码的区别：data/hyps/hyp.scratch-low-distillation.yaml（添加的文件，修改hyp.scratch-low.yaml得到）utils/loss.py添加一个函数compute_distillation_output_losstrain_distillation.py（添加的文件，修改train.py得到）hyp.scratch

@BangBang·2023-01-05 16:24

Similarity-Preserving Knowledge Distillation论文阅读

今天分享一篇2020年ICCV关于知识蒸馏的论文，论文地址点这里一.介绍知识蒸馏是一种用于监督“学生”神经网络训练的通用技术，它通过捕获和转移训练过的“教师”网络的知识来实现。

编程龙·2023-01-05 16:23

知识蒸馏综述：代码整理

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编者荐语收集自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/1503.02531.pd3f发表：NIPS1

小白学视觉·2023-01-05 15:13

网络轻量化 - 知识蒸馏（knowledge distillation）

原文：《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》目录前期知识集成模型（EnsembleModels）BaggingBoosting缺点知识蒸馏思想算法部分知识蒸馏方法引入温度参数

Bro_Jun·2023-01-05 15:11

神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：SayakPaul编译：ronghuaiyang导读从各个层次给大家讲解模型的知识蒸馏的相关内容，并通过实际的代码给大家进行演示。

ronghuaiyang·2023-01-05 10:19

使用huggingface如何保存部分BERT参数

文章目录题目实现方法1方法2如何对其进行部分参数初始化保存参数加载参数保存模型加载模型题目使用huggingface如何保存部分BERT参数实现在知识蒸馏中需要对bert-base的12层transformer

365JHWZGo·2023-01-02 15:29

论文阅读-TNNLS2021-Elastic Knowledge Distillation by Learning from Recollection

训练过程中历史记忆中的有效信息，来帮助模型学习；recollection构建和使用；不同capacity和不同训练阶段来建立不同的recollection；similarity-basedelasticKD算法(弹性知识蒸馏

focus_clam·2023-01-01 12:32

降低神经网络模型复杂度的方法总结

二、网络模型压缩方法主要分为两种：前端压缩和后端压缩前端压缩：是指不改变网络结构的压缩技术，如知识蒸馏，紧凑模型设计，滤波器层面的剪枝后端压缩：尽可能的减少模型的大小。未加限制的剪枝，参数量化以及二值

CVplayer111·2022-12-31 09:19

TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding（2019-9-23）

TinyBERT是由华中科技大学和华为诺亚方舟实验室联合提出的一种针对transformer-based模型的知识蒸馏方法，以BERT为例对大型预训练模型进行研究。四层结构的TinyBERT4Tiny

不负韶华ღ·2022-12-31 09:42

TinyBERT论文及代码详细解读

简介TinyBERT是知识蒸馏的一种模型，于2020年由华为和华中科技大学来拟合提出。

Weiyaner·2022-12-31 09:12

知识蒸馏原理与PVKD论文阅读

文章目录知识蒸馏（Distillingtheknowledge）1、基础概念2、网络模型与损失函数PVKD（Point-to-VoxelKnowledgeDistillationforLiDARSemanticSegmentation

昼行plus·2022-12-30 08:17

知识蒸馏（Knowledge Distillation）

知识蒸馏是做什么的？

琉璃幻·2022-12-30 08:46

知识蒸馏原理

文章目录0.知识蒸馏（模型压缩的一种方法）1.蒸馏2.为什么要蒸馏3.知识的表示与迁移4.蒸馏温度T5.知识蒸馏过程6.知识蒸馏的应用场景7.知识蒸馏背后的机理8.为什么用softtargets而不用labelsmoothing

哈喽天空·2022-12-30 08:09

知识蒸馏DEiT算法实战：使用RegNet蒸馏DEiT模型

文章目录摘要最终结论项目结构模型和lossmodel.py代码losses.py代码训练Teacher模型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

AI浩·2022-12-30 00:54

数据缩至 1/5000，模型准确率却翻倍，谷歌新“蒸馏法”火了

这就是知识蒸馏，一种模型压缩/训练方法。不过随着技术发展，大家也逐渐将蒸馏的对象扩展到了数据集上。

前沿资讯看点·2022-12-29 17:38

学习笔记——神经网络压缩

文章目录一、NetworkPruning——网络剪枝二、KnowledgeDistillation——知识蒸馏三、ParameterQuantization——参数量化四、ArchitectureDesign

Clichong·2022-12-29 12:42

谣言检测基本知识

文章目录前言一、谣言的定义二、谣言的分类三、谣言传播公式1、网络剪枝（NetworkPruning）2、知识蒸馏（KnowledgeDistillation）3、参数量化（ParameterQuantization

江_小_白·2022-12-29 03:51

深度学习技巧应用1-利用知识蒸馏技术做模型压缩

大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个深度学习中的一个技术应用：利用知识蒸馏技术做模型压缩。蒸馏是一种常见的化学分离技术，用于将混合物中的各种成分分离出来。

微学AI·2022-12-28 15:31

ECCV 2020 论文汇总（注意力模型、事件相机、知识蒸馏、图像去雾去雨去噪、图像超分辨率、语义分割，等方向）

ECCV2020论文汇总（注意力模型、事件相机、知识蒸馏、图像去雾去雨去噪、图像超分辨率、语义分割，等方向）[oral,spotlight][Post][Dehazing][Enhancement][Dinoising

Phoenixtree_DongZhao·2022-12-27 21:56

翻译：Structure-Level Knowledge Distillation For Multilingual Sequence Labeling

Structure-LevelKnowledgeDistillationForMultilingualSequenceLabeling（面向多语言序列标注的结构级知识蒸馏）面向多语言序列标注的结构级知识蒸馏

球球不秃头·2022-12-27 09:28

卷积神经网络压缩方法

目录1.低秩近似2.剪枝与稀疏约束3.参数量化4.二值化网络4.1，二值网络的梯度下降4.2，两个问题4.3，二值连接算法改进4.4，二值网络设计注意事项5.知识蒸馏6.浅层/轻量网络参考资料在一定程度上

allein_STR·2022-12-26 08:31

文献阅读——Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

附注这篇文章中在最终提到模型的时候使用了一个“知识蒸馏”的点，这点需要注意。

奋斗的海绵·2022-12-25 14:27

写在注册账号之际

对智能优化、运筹调度、机器学习、深度学习的CV领域中的图像分类、目标检测、图像分割，深度学习的模型加速，包括知识蒸馏、模型剪枝、量化等领域均有了一定的积累。

智能优化_数据分析_AI算法·2022-12-25 11:25

3D语义分割——PVD

PVD（CVPR2022）主要贡献：研究了如何将知识蒸馏应用于3D点云语义分割中从而进行模型压缩提出point-to-voxel的知识蒸馏，从而应对点云数据稀疏（sparsity）、随机（randomness

Lemon_Yam·2022-12-24 11:03

YOLOv7论文阅读

的扩展E-ELAN的新模型缩放；3、模型重参数化(modelre-parameterization)(梯度流传播路径)；3、动态标签分配(dynamiclabelassignment)->粗细标签的指导（知识蒸馏

宁德杰出青年代表·2022-12-24 08:51

看论文之知识蒸馏

LookingfortheDevilintheDetails:LearningTrilinearAttentionSamplingNetworkforFine-grainedImageRecognition"中的第三部分知识蒸馏的了解

weixin_45264093·2022-12-24 01:13

深度学习模型压缩与加速技术（七）：混合方式

目录总结混合方式定义特点1.组合参数剪枝和参数量化2.组合参数剪枝和参数共享3.组合参数量化和知识蒸馏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

小风_·2022-12-23 23:34

论文笔记 arxiv 2019|DocBERT: BERT for Document Classification

使用知识蒸馏(参考链接)，

hlee-top·2022-12-23 18:31

Poor Man's BERT: 更小更快的Transformer模型

文|sliderSun源|知乎NLP模型的大小不断增加，随之而来的是可用性降低，TinyBERT，MobileBERT，和DistilBERT都提出了一个独特的知识蒸馏框架，其共同目标是在保持性能的同时减小模型大小

夕小瑶·2022-12-22 16:25

Focal loss 知识蒸馏目标检测 ResNet 特征金字塔

SOTA：stateoftheart指在特定任务中目前表现最好的方法或模型有了模型之后，我们需要通过定义损失函数来判断模型在样本上的表现交叉熵lossFocallossimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasFdefsigmoid_focal_loss(inputs:torch.Tensor,targets:torch.Tensor,alpha:float

望舒向晚·2022-12-22 15:17

【深度学习】生成对抗网络GAN｜GAN、WGAN、WGAN-UP、CGAN、CycleGAN、DCGAN

必读的10篇关于GAN的论文方法通俗含义对抗学习找对手互怼GAN自监督学习自己找标签学习GAN、word2vec弱监督学习学校拧螺丝、工作造火箭CAM（可解释性分析）半监督学习标签不够多、不够难、不够准知识蒸馏找老师

Lydia.na·2022-12-22 08:06

27.深度学习模型压缩方法-1

量化、低秩分解、迁移学习等方法，而这些方法又可分为前端压缩和后端压缩27.1前端压缩和后端压缩对比对比项目前端压缩后端压缩含义不会改变原始网络结构的压缩技术会大程度上改变原始网络结构的压缩技术主要方法知识蒸馏

大勇若怯任卷舒·2022-12-22 08:36

联邦知识蒸馏

知识蒸馏1.概述：2.背景知识蒸馏(KnowledgeDistillation）模型压缩模型增强3.知识蒸馏与迁移学习的差异：(1)数据域不同.(2)网络结构不同.(3)学习方式不同.(4)目的不同.4

咫尺云烟·2022-12-21 07:57

知识蒸馏博客阅读与理解学习

-YJango的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/50519680/answer/1364066611.是什么2.温度的作用2.1概述2.2举例知识蒸馏：深入理解温度的作用

HxShine·2022-12-21 07:56

布纸所云·2022-12-21 07:25

知识蒸馏的简要概述

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，以便可以将其部署到实际应用中。

CV技术指南(公众号)·2022-12-21 07:55

知识蒸馏概述

知识蒸馏（knowledgedistillation）是模型压缩的一种常用的方法，不同于模型压缩中的剪枝和量化，知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型，利用性能更好的大模型的监督信息，来训练这个小模型，以期达到更好的性能和精度

下雨天吃火锅哩·2022-12-21 07:23

NeurIPS 2022 | 知识蒸馏中如何让“大教师网络”也教得好？

©作者|李新春单位|南京大学研究方向|知识蒸馏本文介绍一篇发表在机器学习顶会NeurIPS2022（CCF-A类会议）的论文《AsymmetricTemperatureScalingMakesLargerNetworksTeachWellAgain

PaperWeekly·2022-12-20 14:07

【Transformer】10、HRFormer：High-Resolution Transformer for Dense Prediction

2110.09408代码链接：https://github.com/HRNet/HRFormer一、背景ViT的提出让人们看到了Transformer在图像分类任务上的潜力，紧随其后还有很多相关的改进，如知识蒸馏

呆呆的猫·2022-12-19 13:22

针对Dense Prediction提出的channel-wise知识蒸馏

论文针对denseprediction提出的channel-wise蒸馏方法，不同于以往的spatial蒸馏，将每个channel的激活层使用softmax标准化为probabilitymap，然后使用KL散度缩小teacher网络和student网络之间的差异。实验表明了这种方法的有效性，并且在semanticsegmentation和objectdetection两个方向表现出了state-o

杰读源码·2022-12-19 11:00

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》知识蒸馏

前言这周做了一篇论文汇报，选的就是这篇论文，看了论文原文和很多博客简单总结如下这几篇博客对我的帮助很大：博客1博客2看了以上两篇基本就可以理解Hinton的神来之笔由于是学校的论文汇报，所以我将从作者开始介绍（需要PPT的可以留言）：首先是对作者的介绍第一位Hinton已经不能再出名了，深度学习的绝对大佬，图灵奖得主……第二位是个超级学霸，年轻的时候还是星际争霸欧洲区数一数二的任务，是一个被人工智

二十二画小生·2022-12-18 14:44

知识蒸馏-Distilling the knowledge in a neural network

知识蒸馏-Distillingtheknowledgeinaneuralnetwork作者：支广达1.概念介绍“很多昆虫在幼虫形态的时候是最擅长从环境中吸取能量和养分的，而当他们成长为成虫的时候则需要擅长完全不同能力比如迁移和繁殖

MoModel·2022-12-18 14:44

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》知识蒸馏论文解读

解决方法：利用知识蒸馏进行模型压缩，实现轻量级网络。接下来以这篇论文为基础来认识知识蒸馏。1、软标签和硬标签描述：硬标签就是指我们在预测时正确的值为1，错误的值为0。

一瞬にして失う·2022-12-18 14:13

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