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知识蒸馏综述

知识蒸馏简介1logit蒸馏1.1开山之作2特征蒸馏2.1代表论文AComprehensiveOverhaulofFeatureDistillation模型剪枝简介蒸馏算法分为多种，基于特征、logit

henyaoyuancc·2022-11-30 00:21

悉尼大学 & 伦敦大学联合出品：知识蒸馏最新综述

©作者|夏劲松学校|哈尔滨理工大学研究方向|知识蒸馏、图神经网络摘要深度学习通过参数量巨大的模型，近几年中在多个领域取得了较好的效果，但是往往因为模型体积过大（模型的体积指的就是模型的大小，比如ResNet18

PaperWeekly·2022-11-30 00:50

知识蒸馏综述:蒸馏机制

【GiantPandaCV导语】KnowledgeDistillationASuvery的第二部分，上一篇介绍了知识蒸馏中知识的种类，这一篇介绍各个算法的蒸馏机制，根据教师网络是否和学生网络一起更新，可以分为离线蒸馏

*pprp*·2022-11-30 00:18

知识蒸馏研究综述

知识蒸馏研究综述论文来源于：知识蒸馏研究综述文章目录知识蒸馏研究综述知识蒸馏的提出知识蒸馏的作用机制蒸馏的知识形式输出特征知识中间特征知识知识蒸馏的方法知识合并多教师学习教师助理跨模态蒸馏相互蒸馏终身蒸馏自蒸馏主要有

刘皮狠·2022-11-30 00:17

胺液（MDEA）净化树脂A-98FM

胺液是一类有机碱溶液的统称，具有弱碱性，它主要用于石油、天然气、煤化工、合成氨等化工行业吸附脱除原料气中的硫化氢或二氧化碳等杂质，以醇胺类较多，吸收酸气后的富胺溶液经过加热蒸馏的方式实现再生，再生后的贫胺液回送到吸附塔

any13367128839·2022-11-29 18:07

FreeKD：Free-direction Knowledge Distillation for Graph Neural Networks

标题：FreeKD：Free-directionKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks1、什么是知识蒸馏？

卧语寒蝉·2022-11-29 09:56

Knowledge Distillation Meets Self-Supervision——知识蒸馏论文阅读

目录Abstract一、Introduction二、Methodology2.1ContrastivePredictionasSelf-SupervisionTask对比预测作为自我监督任务2.2LearningSSKD3.2ImperfectSelf-SupervisedPredictions不完美的自我监督预测总结Abstract1.希望探索一个更普遍和模型不可知论的方法，从预先训练的教师模型

l-mmf·2022-11-29 08:22

Relational Knowledge Distillation——知识蒸馏论文阅读

文章目录一、Abstract二、方法步骤1.Introduction2.Approach1.距离上的蒸馏损失2.角度上的蒸馏损失3.RKD训练三、实验四、总结一、Abstract1.知识蒸馏旨在将从一个模型

l-mmf·2022-11-29 08:52

A Gift from Knowledge Distillation: Fast Optimization, Network Minimization and Transfer Learning

知识的三种形式一、摘要二、方法步骤1.解决问题的流程-FSP2.蒸馏方法3.结果总结知识的三种形式1.Responsed-BasedKnowledge：小模型学习大模型的输出（Hinton）2.Feature-BasedKnowledge

l-mmf·2022-11-29 08:51

【mmdetection】mmdetection安装详细步骤

mmdetection是由商汤科技和香港中文大学开源了一个基于Pytorch实现的深度学习计算机视觉工具箱，涵盖了目标检测、实例分割、全景分割、模型蒸馏等计算机视觉任务，复现了最新的一些论文和成果，特别是包括了大量

Coding的叶子·2022-11-29 08:20

Knowledge Distillation with Conditional Adversarial Networks论文初读

待墨痕干·2022-11-29 08:17

YOLOv5 在 OpenVINO 上的优化实践

本文主要研究了YOLOv5模型的知识蒸馏以及在IntelCPU上使用OpenVINO进行部署优化实践。通过采用知识蒸馏和量

Linux基金会AI&Data基金会·2022-11-28 22:37

深度神经网络压缩和加速详解

目录1.背景介绍2.压缩方法概述3.压缩方法详述3.1参数剪枝3.2参数量化3.3低秩分解（张量分解）3.4参数共享3.5紧凑网络3.6知识蒸馏3.7混合模型3.8不同压缩模型比较1.背景介绍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

心之所向521·2022-11-28 04:08

【每周CV论文推荐】初学模型蒸馏值得阅读的文章

模型蒸馏是非常重要的模型压缩方法，在学术界研究非常广泛，本次我们来简单给大家推荐一些初入该领域值得阅读的工作。

言有三·2022-11-28 02:36

【笔记】提升分类模型ACC：EMA不增额外时间，不需手动调参；SWA改进模型训练过程的稳定性；数据分布差异大使用precise bn；小模型使用蒸馏；固定FLOPs的场景或者想突破精度使用FixRes

本文主要分一下几个方向来进行讲解权重平均蒸馏分辨率2.1权重平均由于深度学习训练往往不能找到全局最优解，大部分的时间都是在局部最优来回的晃动，我们所取得到的权重很可能是局部最优的最差的那一个，所以一个解决的办法就是把这几个局部最优解拿过来

程序猿的探索之路·2022-11-28 00:10

论文笔记｜A Joint Learning Approach based on Self-Distillation for Keyphrase Extraction from Scientific..

本研究主要是受到自蒸馏算法的启发，将自蒸馏算法应用到科技文档的

yanyc428·2022-11-27 11:22

WSDM 2023 推荐系统相关论文整理

关注我们，一起学习~WSDM2023的论文录用结果已出，以下是论文列表地址，笔者整理了推荐系统相关的一些论文，包含序列推荐，点击率估计，多样性等领域，涵盖图学习，对比学习，因果推断，知识蒸馏等技术。

文文学霸·2022-11-26 21:06

知识蒸馏在目标检测中的应用

知识蒸馏在目标检测中的应用文章目录知识蒸馏在目标检测中的应用KnowledgeDistillationSoftTargetvsHardTargetDistillationFasterRCNNLearningEfficientObjectDetectionModelswithKnowledgeDistillationOverallStructureKDforclswithImbalancedClas

陶将·2022-11-26 21:30

知识蒸馏2:目标检测中的知识蒸馏

1.目标检测知识蒸馏介绍1.Faster-RCNN知识蒸馏1.1原理介绍本博客介绍目标检测任务中知识蒸馏如何操作，首先介绍下相关的论文。

@BangBang·2022-11-26 21:00

Localization Distillation for Dense Object Detection（用于密集目标检测的定位蒸馏）CVPR2022

最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）摘要：知识蒸馏（KD）在目标检测中具有强大的学习紧凑模型的能力。

Y蓝田大海·2022-11-26 21:59

AAAI 2022：基于锚框排序的目标检测知识蒸馏｜AI Drive

知识蒸馏是模型压缩的有效手段，但是目标检测网络的知识蒸馏方法却很少被研究。传统的softlabel蒸馏，在目标检测任务上基本没有提升。基于这个发现，南京理工

数据实战派·2022-11-26 21:59

目标检测——知识蒸馏的学习笔记

2备注2.1请问一下，使用PaddleSlim进行蒸馏的话，teacher模型的选择有什么要求吗，是不是跟student“长得越像”越好？这是飞桨老师们的回复：

songyuc·2022-11-26 21:59

[目标检测知识蒸馏3] [AAAI22] Knowledge Distillation for Object Detection via Rank Mimicking and Prediction

[AAAI22]KnowledgeDistillationforObjectDetectionviaRankMimickingandPrediction-guidedFeatureImitationMotivation导致Student网络性能差的两个原因：候选框bbox差别很大：如图所示，对于简单的目标(图a)，两个模型的最终留下的bbox是由同一个anchor回归的(对于anchor-free

Junjian Zhang·2022-11-26 21:29

CVPR 2022 | 针对目标检测的重点与全局知识蒸馏(FGD)

作者丨美索不达米亚平原@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/477707304编辑丨极市平台本文介绍我们CVPR2022关于目标检测的知识蒸馏工作:FocalandGlobalKnowledgeDistillationforDetectors

Tom Hardy·2022-11-26 21:29

[目标检测知识蒸馏2] [CVPR19] Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature Imitation

[CVPR19]DistillingObjectDetectorswithFine-grainedFeatureImitationIntroduction:在FasterRCNN基础上使用知识蒸馏改进轻量级网络性能

Junjian Zhang·2022-11-26 21:29

CVPR2121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·2022-11-26 21:58

CVPR2022：局部和全局知识蒸馏用于目标检测（源代码开源）

扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.11837.pdf源代码：https://github.com/yzd-v/FGD计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G知识蒸馏已成功应用于图像分类

计算机视觉研究院·2022-11-26 21:58

[目标检测知识蒸馏1] [NIPS17] Learning Efficient Object Detection Models with Knowledge Distillation

文章目录什么是知识蒸馏？

Junjian Zhang·2022-11-26 21:58

香港大学最新 | 超越PointPillar：通过知识蒸馏实现高效的3D目标检测

汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/573732965点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取后台回复【模型压缩】获取模型压缩、裁剪、量化、蒸馏等综述论文

自动驾驶之心·2022-11-26 21:57

CVPR 2022 | 南开程明明团队和天大提出LD：目标检测的定位蒸馏

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达、作者：Jin.Carlo|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/474955539先上我们文章和代码：LocalizationDistillationforDenseObjectDetection论文：https://arxiv.org/abs/2102.12252代码：h

Amusi（CVer）·2022-11-26 21:57

目标检测中的知识蒸馏方法

目标检测中的知识蒸馏方法知识蒸馏(KnowledgeDistillationKD)是模型压缩（轻量化）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繁琐的教师模型中的知识。

Amber亮·2022-11-26 21:27

知识蒸馏(Knowledge Distillation)

0.Introduction知识蒸馏（KnowledgeDistillation，简记为KD）是一种经典的模型压缩方法，核心思想是通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好、结构更复杂的教师模型（或多模型的

Q&Cui·2022-11-26 17:24

BlackEyes_SY·2022-11-26 13:09

2022 AAAI 多模态/情感分析/命名实体识别/(信息抽取)关系抽取/知识图谱(知识蒸馏)/阅读理解论文一览表

1.TailorVersatileMulti-ModalLearningforMulti-LabelEmotionRecognition为多标签情感识别量身定制多功能多模式学习YiZhang,MingyuanChen,JundongShen,ChongjunWang2.SentimentandEmotion-AwareMulti-ModalComplaintIdentification情感和情绪感

两面包+芝士·2022-11-26 10:13

Deformable Convolutional Networks v2 可变形卷积v2论文理解（更新中）

现将其中感觉不错的记录如下：知识蒸馏网络：https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9170582.htmlteacher

Fm镄·2022-11-26 08:11

可变形卷积系列(二) MSRA提出升级版DCNv2，变形能力更强 | CVPR 2019

论文提出DCNv2，不仅对DCNv1的结构进行了改进，还使用了有效的蒸馏学习策略，使得性能有很大的提升，各个方面都值得借鉴来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DeformableConvNetsv2:

晓飞的算法工程笔记·2022-11-26 07:32

知识蒸馏NST算法实战：使用CoatNet蒸馏ResNet18

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

AI浩·2022-11-26 03:26

知识蒸馏——pytorch实现

轻量化网络知识蒸馏可以理解为轻量化网络的一个tricks，轻量化网络是深度学习的一个大的发展趋势，尤其是在移动端，终端边缘计算这种对算力和运算时间有要求的场景中。

Ap21ril·2022-11-25 17:52

8在线 form girls_使用Redis加速深度学习模型的在线预测

一方面，合理的模型剪枝或蒸馏，可以加速预测速度。另一方面，基于工程的方式提高模型服务的QPS等性能，也是不失为一种策略。1

黄浴·2022-11-25 14:26

【ACCV2022】论文阅读笔记Lightweight Alpha Matting Network Using Distillation-Based Channel Pruning

LightweightAlphaMattingNetworkUsingDistillation-BasedChannelPruning使用基于蒸馏通道裁剪的轻量Alpha抠图网络https://arxiv.org

Thinkobj·2022-11-25 08:17

NeRF神经辐射场学习笔记（五）——Mip NeRF 360论文创新点解读

NeRF神经辐射场学习笔记（五）——MipNeRF360论文创新点解读声明论文概述创新点概述1.非线性场景参数化（non-linearsceneparameterization）2.在线“蒸馏”（onlinedistillation

右边的口袋·2022-11-25 07:09

知识蒸馏：《Distilling the Knowledge in a Neural Network》算法介绍及PyTorch代码实例

目录一、摘要二、蒸馏算法三、代码四、References一、摘要提高几乎任何机器学习算法性能的一个非常简单的方法就是在相同的数据上训练许多不同的模型，然后平均它们的预测，或者对模型进行集成然后投票（vote

Taylor不想被展开·2022-11-25 00:48

轻量化网络——ghostnet代码讲解

因而，一些研究提出了模型的压缩方法，比如剪枝、量化、知识蒸馏等；还有一些则着重于高效的网络结构设计，比如MobileNet，ShuffleNet等。

apodxxx·2022-11-24 20:14

在神经网络中提炼知识

文章目录摘要一、介绍二、蒸馏1.匹配对数是蒸馏的一种特殊情况三、MNIST的初步实验四、语音识别实验五、训练大数据集的专家团队1、JFT数据集2、专家模式3、将课程分配给专家4、与专家组成的团队进行推理

qq_44703968·2022-11-24 09:15

knowledge distillation论文阅读之：Learning Student Networks via Feature Embedding

ABSTRACTINTRODUCTIONRELATEDWORKNetworkTrimmingLayerDecompositionKnowledgeDistillationSTUDENTNETWORKEMBEDDINGTeacher-studentInteractionsLocalityPreservingLossABSTRACT知识蒸馏的本质是将

暖仔会飞·2022-11-24 09:45

【知识蒸馏】Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction

文章目录一、背景二、动机三、方法3.1回顾SpatialDistillation3.2Channel-wiseDistillation四、效果五、训练和测试六、代码解析论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.13256.pdf代码链接：https://github.com/irfanICMLL/TorchDistillerMMDetection：https://github

呆呆的猫·2022-11-24 07:57

【YOLOV5-5.x 源码讲解】整体项目文件导航

【YOLOV5-5.x源码讲解】整体项目文件导航由于上班需要使用yolov5模型作为检测baaseline进行改进，目前在其基础上增加了：1、C3替换2.稀疏3.剪枝4.蒸馏5.int8量化现在基本完成

幼稚园的扛把子～·2022-11-24 07:24

轻量型骨干网络之GhostNet: More Features from Cheap Operations论文学习

作者也用了别的技术来压缩模型：剪枝（神经元）、剪枝（通道）、二值化法、张量分解、知识蒸馏1.模型压缩剪枝连接(

Diros1g·2022-11-24 07:45

A-卷积网络压缩方法总结

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。

qq_1041357701·2022-11-23 23:42

ERNIE-Search: Bridging Cross-Encoder with Dual-Encoder via Self On-the-fly Distillation

ERNIE-Search：通过自动态蒸馏将交叉编码器与双编码器桥接，用于密集通道检索YuxiangLu,YidingLiu,JiaxiangLiu,YunshengShi,ZhengjieHuang,ShikunFengYuSun

黑子小明·2022-11-23 13:05

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