Distilling

Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记

Farm3D:LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明，可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型，尽管该生成模型并未经过三维训练，但它仍然包含足够的信息以恢复三维形状。在本文中，展示了通过文本-图像生成模型可以获取更多信息，并获得关节模型化的三维对
Im Bug·2025-02-28 07:24

Knowledge Distilling，知识蒸馏

Distillingtheknowledgeinaneuralnetwork1.Motivationknowledge_distilling_title.jpg论文作者比较大名鼎鼎了。
FeynmanMa·2024-01-18 18:57

ScaleKD: Distilling Scale-Aware Knowledge in Small Object Detector（CVPR2023）

文章目录AbstractIntroductionKDScale-awareKnowledgeDistillationScale-DecoupledFeatureDistillationPreliminaryMotivationMethodologyCross-ScaleAssistantPreliminaryMotivationMethodologyExperimentResultsAblatio
怎么全是重名·2024-01-08 17:18

Distilling the Knowledge in a Neural Network 中文版 (含： bibtex格式的引用)

bibtex格式的引用@article{hinton2015distilling,title={Distillingtheknowledgeinaneuralnetwork},author={Hinton
computer_vision_chen·2023-12-22 01:57

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

Abstract几乎任何机器学习算法性能提升的一个非常简单的方法是在相同数据上训练多个不同的模型，然后对它们的预测结果进行平均。不幸的是，使用整个模型集合进行预测繁琐，可能会因为计算成本过高而难以部署给大量用户，尤其是如果各个模型是庞大的神经网络时。研究表明，可以将集合中的知识压缩成一个单一模型，这样更容易部署，而我们则进一步使用不同的压缩技术发展了这种方法。本文在MNIST数据集上取得了令人惊讶
xhyu61·2023-12-21 10:48

[Knowledge Distillation]论文分析：Distilling the Knowledge in a Neural Network

文章目录一、完整代码二、论文解读2.1介绍2.2Distillation2.3结果三、整体总结论文：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork作者：GeoffreyHinton,OriolVinyals,JeffDean时间：2015一、完整代码这里我们使用python代码进行实现#完整代码在这里#就是一下softmax#有时间再弄二、论文解读2.1介绍使用一系列
Bigcrab__·2023-12-16 11:31

知识蒸馏去雾：Distilling image dehazing with heterogeneous task imitation

Distillingimagedehazingwithheterogeneoustaskimitation1、摘要最先进的深度除雾模型在训练中往往是困难的。知识蒸馏使得利用教师网络训练学生网络成为可能。然而，大多数的知识蒸馏方法都是应用于图像分类、语义分割或者目标检测的，很少有研究将知识蒸馏应用于不同图像恢复任务之间的知识转移。本文提出了一种利用异质任务模拟提取图像去雾知识的网络，在本文所提出的模
lishuoshi1996·2023-12-05 19:07

DRAM（Distilling and Refining Annotations of Metabolism，提取和精练代谢注释）工具安装和使用

先看文章介绍吧：DRAMfordistillingmicrobialmetabolismtoautomatethecurationofmicrobiomefunction|NucleicAcidsResearch|OxfordAcademic(oup.com)1、安装默认使用conda安装吧，也建议使用conda，pip安装其实都差不多，但容易破坏当前环境。###下载环境依赖列表wgethttps
小果运维·2023-11-29 15:34

Distilling the Knowledge in a Neural Network学习笔记

1.主要内容是什么：这篇论文介绍了一种有效的知识迁移方法——蒸馏，可以将大型模型中的知识转移到小型模型中，从而提高小型模型的性能。这种方法在实际应用中具有广泛的潜力，并且可以应用于各种不同的任务和领域。论文中首先介绍了蒸馏的基本原理。大型模型通常通过softmax输出层产生类别概率，而蒸馏则通过提高softmax的温度来产生更软化的概率分布。在蒸馏过程中，使用大型模型生成的高温软目标分布来训练小型
hi小蜗·2023-10-31 14:45

论文阅读——Texture-guided Saliency Distilling for Unsupervised Salient Object Detection

目录基本信息标题目前存在的问题改进网络结构另一个写的好的参考基本信息期刊CVPR年份2023论文地址https://browse.arxiv.org/pdf/2207.05921.pdf代码地址https://github.com/moothes/A2S-v2标题基于纹理引导的显著性提取的无监督显著性目标检测目前存在的问题大多数基于深度学习(Deeplearning,DL-based)的方法都是基
醋酸洋红就是我·2023-10-22 16:35

论文阅读：Segment Any Point Cloud Sequences by Distilling Vision Foundation Models

目录概要Motivation整体架构流程技术细节小结论文地址：[2306.09347]SegmentAnyPointCloudSequencesbyDistillingVisionFoundationModels(arxiv.org)代码地址：GitHub-youquanl/Segment-Any-Point-Cloud:[NeurIPS'23Spotlight]SegmentAnyPointCl
苦瓜汤补钙·2023-10-16 15:37

论文笔记--Distilling the Knowledge in a Neural Network

论文笔记--DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1SoftTarget3.2蒸馏Distillation4.文章亮点5.原文传送门1.文章简介标题：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork作者：Hinton,Geoffrey,OriolVinyals,JeffDean日期：2015
Isawany·2023-07-25 15:43

Conditional Graph Attention Networks for Distilling and Refining Knowledge Graphs in Recommendation

ConditionalGraphAttentionNetworksforDistillingandRefiningKnowledgeGraphsinRecommendation模型KnowledgeGraphDistillationKnowledgeGraphEmbeddingKnowledge-AwareGraphCovolutionalNetworkTarget-specificSamplin
huihui12a·2023-07-21 11:27

【论文阅读】《Distilling the Knowledge in a Neural Network》

【论文阅读】《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》推荐指数：1.动机（1）虽然一个ensemble的模型可以提升模型的效果，但是在效率方面实在难以接受，尤其是在每个模型都是一个大型的网络模型的时候。（2）前人的研究结果也已表明：模型参数有很多其实是冗余的。2.方法distillingtheknowledgeinanensembleofmodelsintoa
LawsonAbs·2023-07-17 12:46

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。”在2014年Hinton发表的知识蒸馏的论文中用了这样一个很形象的比喻来说明知识蒸馏的目的。在大型的机器学习任务中，我们也用两个不同的阶段trainingstage和
MomodelAI·2023-07-17 06:31

论文笔记--TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding

论文笔记--TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstanding1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1TransformerDistillation3.2两阶段蒸馏4.数值实验5.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题：TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnders
Isawany·2023-07-16 17:48

Distilling Knowledge via Knowledge Review（引言翻译）

翻译得可能不太准确，希望有能力的各位批评指正！Introduction第一段深度卷积神经网络（CNN）在计算机视觉多数任务中取得了显著的成功。然而，卷积网络的成功往往伴随着相当大的计算和内存消耗，使得将其应用于资源有限的终端边缘设备成为一个具有挑战性的课题。目前已经涌现较多的神经网络轻量化技术，包括设计新的网络架构[10,2,11,26]，网络剪枝[20,15,34,4,19]，量化[13]和知识
：）�东东要拼命·2023-04-18 06:14

FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN forRobust Person Re-identification(NIPS 2018)

FD-GAN:Pose-guidedFeatureDistillingGANforRobustPersonRe-identification(NIPS2018)设计了特征提取生成对抗网络(FD-GAN)用于学习与身份相关和姿势无关的表示，即在设计网络使得在行人重识别的时候不去考虑姿势。Introduction行人重识别(reID)目的是在多个摄像机上匹配具有相同身份的行人图像。姿势变化，模糊和遮挡
hzb_ml·2023-02-03 14:10

KD：Distilling the Knowledge in a Neural Network 原理与代码解析

paper：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetworkcode：https://github.com/megvii-research/mdistiller/blob/master/configs/cifar100/kd.yaml存在的问题训练阶段，我们可以不考虑计算成本和训练时间，为了更高的精度训练一个很大的模型，或是训练多个模型，采用模型集成的方法进一步提高精度
00000cj·2023-02-03 02:04

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

模型介绍预训练模型的提出，比如BERT，显著的提升了很多自然语言处理任务的表现，它的强大是毫无疑问的。但是他们普遍存在参数过多、模型庞大、推理时间过长、计算昂贵等问题，因此很难落地到实际的产业应用中。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: Distilling BERT for Natural Language Understanding》（ICLR-2020在审）论文阅读

前言论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.10351代码地址：https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model/tree/master/TinyBERTAbstract目的：加快速度，减少内存，同时尽可能保持效果。1、Introduction提出了一种新的Transformer蒸馏方法。提出了一个两段式的学习
筱踏云·2022-12-31 09:41

TINYBERT: DISTILLING BERT FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING

TINYBERT:DISTILLINGBERTFORNATURALLANGUAGEUNDERSTANDING来源：ICLR2020在审链接：https://arxiv.org/pdf/1909.10351.pdf代码：暂未公布动机预训练的语言模型+微调的模式提升了很多nlp任务的baseline，但是预训练的语言模型太过庞大，参数都是百万级别，因此很难应用到实际的应用场景中，尤其是一些资源有限的设
旺旺棒棒冰·2022-12-31 09:40

【模型蒸馏】TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding

总述TinyBert主要探究如何使用模型蒸馏来实现BERT模型的压缩。主要包括两个创新点：对Transformer的参数进行蒸馏，需要同时注意embedding，attention_weight,过完全连接层之后的hidden，以及最后的logits。对于预训练语言模型，要分为pretrain_model蒸馏以及task-specific蒸馏。分别学习pretrain模型的初始参数以便给压缩模型的
lwgkzl·2022-12-31 09:40

Multi-source Distilling Domain Adaptation

1.motivation本文也是为了解决multi-sourcedomainadaptation的问题，作者认为以前的MDA方法存在以下的问题：为了学习到domaininvariantfeature,牺牲了特征提取器的性能;认为多个sourcedomain的贡献是一致的，忽略了不同sourcedomain和targetdomain之间的不同的discrepancy，认为同一个源域中不同样本贡献是一
xpc_buaa·2022-12-27 22:33

最优传输论文（二十五）：Multi-Source Distilling Domain Adaptation论文原理

文章目录前言摘要介绍RelatedWorkProblemDefinition多源提取领域自适应源分类器预训练AdversarialDiscriminativeAdaptationSourceDistillingAggregatedTargetPredictionExperiments实验设置可解释性和消融研究结论前言文章来自2020年的AAAI本文是本人迁移学习与最优传输系列论文的第<
CtrlZ1·2022-12-27 21:53

最优传输论文（六）Multi-Source Distilling Domain Adaptation

前言本文提出了一种多源域适应方法，方法分为四步：1.为每个源域分别训练特征提取器和分类器。2.学习目标编码器FTi将目标特征映射到源域空间。类似于GAN对抗训练方式，1）训练Di来最大化从FTi编码后的目标特征和源特征的Wasserstein距离，目的是将源域目标域特征进行区分。2）训练FTi来使Di出错，最小化FTi编码后目标特征和源特征的Wasserstein距离，将二者进行混淆3.选取Was
shawchan9·2022-12-27 21:42

[2019CVPR]Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature Imitation 论文笔记

标题Method1.anchor选择2.特征蒸馏实验总结一句话总结：针对anchor-based检测器进行特征蒸馏，并且只蒸馏GT和anchor之间IOU高的地方的特征，具体含义见论文可视化图。Method1.anchor选择anchor分布为H×W×K，其中H和W表示生成anchor的特征图的宽高，K表示特征图一个点上anchor的个数。计算所有anchor与GT的IOU，得到一个H×W×K的I
机器就不学习·2022-12-24 11:28

《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。”在2014年Hinton发表的知识蒸馏的论文中用了这样一个很形象的比喻来说明知识蒸馏的目的。在大型的机器学习任务中，我们也用两个不同的阶段trainingstage和
MoModel·2022-12-18 14:44

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

问题：由于网络结构的复杂，进行预测的代价过高，难以将网络部署到轻量级设备用户中。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。而软标签则认为错误的标签不可能都是零，因为对错误标签而言总有着自己的差距，如下面所示。硬标签软标签宝马10.9奔驰00.6垃圾车00.3胡萝卜00.001
一瞬にして失う·2022-12-18 14:13

知识蒸馏——Distilling the Knowledge in a Neural Network

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork是知识蒸馏的开山之作，辛顿于2015年发表的一篇论文提出！主要原因是之前提出的各种模型，无论是VGG16,Resnet，还是其他一些模型，它们都对实时性没有要求，而且模型都很大，计算量大，所以这样的模型是很难在资源有限的小型移动设备上应用的，所以辛顿提出了知识蒸馏的思想，就是用比较大的网络作为教师网络（teachernet
大音希声呀·2022-12-18 14:42

【知识蒸馏】|Distilling the Knowledge in a Neural Network

Hinton的文章"DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork"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（Teachernetwork：复杂、但预测精度优越）相关的软目标（Soft-target）作为Totalloss的一部分，以诱导学生网络（Studentnetwork：精简、低复杂度，更适合推理部署）的训练，实现知识迁移（Knowledget
rrr2·2022-12-18 14:10

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

摘要提高机器学习算法性能的一个简单方法是在相同的数据上训练多个不同的模型，然后对它们的预测进行平均。但使用整个模型集合进行预测很麻烦，并且计算成本太高。一个有效的解决方法是将集成中的知识压缩到一个单一模型中，经过验证，在MNIST上取得了很好的结果。介绍一些复杂模型在训练时能够取得很好的效果，但是在部署时却难以满足用户对延迟和计算资源有更严格的要求，于是我们可以通过蒸馏的方式来简化模型。一旦复杂模
借口就是借口·2022-12-18 14:39

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

本文是Hinton大神在2014年NIPS上一篇论文《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》1、Introduction文章开篇用一个比喻来引入网络蒸馏：昆虫作为幼虫时擅于从环境中汲取能量，但是成长为成虫后确是擅于其他方面，比如迁徙和繁殖等。同理，神经网络训练阶段从大量数据中获取网络模型，训练阶段可以利用大量的计算资源且不需要实时响应。然而到达使用阶段，神经
彭伟_02·2022-12-18 14:09

解读：Distilling the Knowledge in a Neural Network

一、背景昆虫的幼虫适应从环境中提取能量和营养，而成虫更适应迁徙和繁殖。这个比喻和机器学习中的大小模型很相似，大模型通常结构复杂，需要从大量的数据中去学习和泛化特征，学习能力通常很强（类似成虫需要迁徙、繁殖等较高的成本来生存）；而小模型虽然泛化性不如大模型好，但是部署简单、消耗算力更少（类似幼虫仅在所处的环境中汲取营养即可生存）。既然大模型泛化性优越，那么将大模型的学到的知识提炼到小模型那？本文引入
Paul-LangJun·2022-12-18 14:09

知识蒸馏（Distilling the Knowledge in a Neural Network）论文

知识蒸馏（DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork）三大作者深度学习教父GeofferyHinton谷歌灵魂人物oriolVinyals谷歌核心人物JeffDeanAbstract多模型集成能提升机器学习性能是指多个性能较差的模型集合在一起可以提升整体的性能。同样集成模型也会出现部署笨重、算力高昂的问题，无法适用多数用户进行安装，训练这些模型也需要进行大量的计算
麻花地·2022-12-18 14:39

[论文阅读]知识蒸馏（Distilling the Knowledge in a Neural Network）

文章目录前言摘要一、Introduction二、Distillation三、Experiments3.1MNIST3.2SpeechRecognition3.3SpecialistsModelsonVeryBigDataset3.3.1SpecialistModels3.3.2AssigningClassestoSpecialists3.3.3PerformingInferencewithEnse
XMU_MIAO·2022-12-18 14:38

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》论文总结

目录零、前言一、模型压缩概述二、知识蒸馏的思想三、知识蒸馏中的知识定义1、基于response/logits的知识2、基于feature的知识3、基于relation的知识四、本文提出的传统基于response的知识的蒸馏方法1、softtarget与hardtarget、温度因子T与推广的softmax：2、知识蒸馏的流程：五、Q&A：1、大模型、小模型的定义，以及其结构是否相同；为什么要用大模
LionelZhao·2022-12-18 14:08

(KD) Distilling the Knowledge in a Neural Network

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork论文链接：https://arxiv.org/abs/1503.02531迁移学习的概念：在一个大的数据集上先做预训练，然后使用预训练得到的参数在一个小的数据集上做微调（两个数据集往往领域不同或者任务不同）。例如：现在Imagesnet上做预训练，然后在COCO数据集上做检测。创新点：提出softtarget(软目标)来辅
Boss-Zhang·2022-12-18 14:37

【Distilling】《Learning Efficient Object Detection Models with Knowledge Distillation》

NIPS-2017文章目录1BackgroundandMotivation2Advantages/Contributions3Method3.1KnowledgeDistillationforClassificationwithImbalancedClasses3.2KnowledgeDistillationforRegressionwithTeacherBounds3.3HintLearning
bryant_meng·2022-11-29 08:15

Distilling the Knowledge in a Neural Network公式2推导

推导：\large\bf推导：推导：∂C∂zi=∑j=1N∂C∂qj∂qj∂zi=∂C∂qi∂qi∂zi+∑j=1,j≠iN∂C∂qj∂qj∂zi=1T[pi(qi−1)+∑j=1,j≠iNpjqi]=1T(qi−pi)\begin{aligned}\frac{\partialC}{\partialz_i}&=\sum_{j=1}^N\frac{\partialC}{\partialq_j}\fr
宇来风满楼·2022-11-28 15:36

[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，其核心思想是teacher网络中需要传递给student网络的应该是有效信息，而非无效的background信息。FGFI利用fine-grainedfeaturelimitation
Junjian Zhang·2022-11-26 21:29

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），即多模型集成可以显著提升机器学习性能。很不幸，使用整个集成模型进行预测是很麻烦的，而且可能计算成本太高，若部署到用户群体非常庞大的情景下，每一个用户所产生的的输入都要在整个集成模型上运行一次
Taylor不想被展开·2022-11-25 00:48

【论文阅读】【ICLR2022】Unsupervised semantic segmentation by distilling feature correspondences

文章目录ABSTRACT一、INTRODUCTION二、METHODS1.特征对应关系预测了类的共现性CLASSCO-OCCURRENCE2.提取特征对应关系3.STEGOARCHITECTURE三、EXPERIMENTSABSTRACT与以前使用单一的端到端框架来实现这一点的工作不同，我们建议将特征学习从集群紧化clustercompactification中分离出来。当前的无监督特征学习框架已
JOJO-XU·2022-11-24 08:23

精读UNSUPERVISED SEMANTIC SEGMENTATION BY DISTILLING FEATURE CORRESPONDENCES

摘要本文是ICLR2022的一篇文章，关注十分少见的无监督语义分割。无监督语义分割因为训练时没有标注，所以需要让特征具有充分的语义信息的同时，让同一类物体对应的像素的特征足够紧凑。因此本文根据这两个特点，没有采用以往端到端的方式，而是将无监督语义分割拆分为提取特征和聚类两步。作者认为，目前的特征提取模块已经能很好地将同类特征放在一起了，因此本文创新点是通过全新的损失函数，鼓励模型将特征变得更加紧凑
格里芬阀门工·2022-11-24 08:11

蒸馏+Distilling Knowledge via Knowledge Review论文笔记

文章目录一、前言二、蒸馏1.背景介绍2.知识蒸馏和迁移学习之间的区别3.Hinton提出的知识蒸馏Pipeline4.蒸馏的知识形式5.知识蒸馏的方法三、DistillingKnowledgeviaKnowledgeReview论文笔记1.思想介绍2.Pipeline3.实验结果参考文献一、前言近期在阅读cvpr2021的一篇关于蒸馏学习的论文，正好趁此机会梳理一下蒸馏学习的相关内容，方便下次再阅
像风一样自由的小周·2022-11-21 15:31

模型压缩加速-五种CNN模型的尺寸，计算量和参数数量对比详解

1.2网络架构1.3实验结果1.4速度考量二、DeepCompression2.1算法流程2.2模型存储2.3实验结果2.4速度考量三、XNorNet3.1BWN3.2XNOR-Net3.3实验结果四、Distilling4.1
香博士·2022-11-21 07:30

【论文笔记】Exploring and Distilling Posterior and Prior Knowledge for Radiology Report ... (CVPR 2021)

论文原文：https://arxiv.org/pdf/2106.06963.pdf参考：https://blog.csdn.net/qq_45645521/article/details/123493075先验知识：这些柿子红了，肯定已经熟了后验知识：我刚刚吃了柿子，已经熟透了AbstractPosterior-and-PriorKnowledgeExploring-and-Distillinga
快去皮·2022-11-20 04:11

FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification

FD-GAN:Pose-guidedFeatureDistillingGANforRobustPersonRe-identification(NIPS2018)YixiaoGe，ZhuowanLi，HaiyuZhaoAbstract人员重新识别（reID）是一项重要任务，需要在给定感兴趣的人的一个图像的情况下从图像数据集中检索人的图像。为了学习健壮的人物特征，人物图像的姿势变化是关键挑战之一。针对
而濡木染·2022-11-19 21:23

读Hearing Lips：Improving Lip Reading by Distilling Speech Recognizers论文

论文：https://arxiv.org/pdf/1911.11502.pdf代码：无标题：听唇：通过蒸馏语音识别器改善唇读关键词：多模态、语音唇读LIBS、CMLR中文数据集、LipbySpeech(LIBS)、CSSMCM、attention-basedsequence-to-sequencemodel[sos]=>句子起始标识符、[eos]=>句子结束标识符和[pad]=>补全字符、word
让我看看谁在学习·2022-11-19 10:15
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