M_模型压缩

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

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，常采用teacher-student学习策略，已经被广泛应用在模型压缩和迁移学习中
mjiansun·2022-11-11 07:54

低精度神经网络：从数值计算角度优化模型效率

作者丨林野学校丨东北大学自然语言处理实验室2019级博士生研究方向丨机器翻译、模型压缩、模型加速背景近年来，随着人工智能的不断兴起，神经网络已经在语音识别、计算机视觉和自然语言处理领域等多个任务上取得了重大突破
PaperWeekly·2022-11-10 12:53

【大咖说Ⅱ】中科院信工所研究员林政：大规模预训练语言模型压缩技术

研究兴趣包括情感分析、智能问答、模型压缩等；2018、2019年连续获得全国“军事智能-机器阅读”挑战赛冠军；2020年在常识
DataFountain数据科学·2022-11-10 12:21

你关心的「自动驾驶目标检测算法」组团来了！| Paper连击vol.5

⚡【Paper连击】第一期：知识图谱的技术应用【Paper连击】第二期:模型压缩加速【Paper连击】第三期：系统推荐算法回答【Paper连击】第四期：生成对
TechBeat人工智能社区·2022-11-10 07:58

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

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：一个大而臃肿，但知识丰富且高效的“教师网络”，通过转换精准将特定领域的知识传授给“学生网络”，让“学生网络”在某个方面做得很好，并且不那么臃肿，类似“模型压缩
麻花地·2022-11-09 07:37

【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

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

深度学习知识图谱笔记

最近花了几天时间对目前常用神经网络模型(backbone)，生成对抗GAN，模型压缩，NPL，距离计算，优化器进行了分类整理，用简短的几句话对相关特性进行了总结描述，如有误请指正，方便强化记忆，供学习、
*沧海明月*·2022-11-07 08:48

深度学习论文笔记（知识蒸馏）—— FitNets: Hints for Thin Deep Nets

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），从而让小模型能获得大模型一样的泛化能力，这便是知识蒸馏，是模型压缩的方式之一
菜到怀疑人生·2022-11-07 08:12

李宏毅《机器学习》模型压缩-网络剪枝

概述需要做模型压缩的原因在于我们有将模型部署在资源受限的设备上的需求，比如很多移动设备，在这些设备上有受限的存储空间和受限的计算能力。
Good@dz·2022-11-06 14:27

李宏毅课＜一＞：神经网络的模型压缩方法Network Compression

4.2回忆CNN知识点序言现在，我们关注的网络结构都是大参数的模型，虽然可能准确率不错，但是实际应用上，我们需要能够把模型应用在移动设备上，但移动设备上的计算力受限，所以模型无法应用，这个时候就有人提出模型压缩
jianafeng·2022-11-06 14:21

深度学习目标跟踪相关细节-毕设

不确定态：说明新轨迹刚出现的一段时间确定态：确定是轨迹的时间删除态：轨迹已经丢失的状态毕设项目演示地址:链接毕业项目设计代做项目方向涵盖：目标检测、语义分割、深度估计、超分辨率、3D目标检测、CNN、模型压缩
qq_1041357701·2022-11-04 09:19

深度学习模型压缩与加速理论与实战（一）：模型剪枝

记录以下最近实验室的工作：模型的压缩和加速，虽然针对的是yolov3，但是剪枝的对象还是CBL层（即ConvLayer+BNLayer+LeakyReLULayer），因此我觉得可能有一些通用的参考价值。文章目录通道剪枝：稀疏训练策略层剪枝：微调精度恢复训练：github剪枝顾名思义，就是通过一些算法或规则删去一些不重要的部分，来使模型变得更加紧凑，减小计算或者搜索的复杂度，一种典型的模型剪枝方法
贝壳er·2022-11-01 17:00

YOLOv5目标检测之网络剪枝实战

NetworkSlimming是一种经典的实用模型压缩方法，可实现高效的通道级别的结构化剪枝。该方法通过利用BN（BatchNormali
bai666ai·2022-11-01 17:24

yolov5模型压缩之模型剪枝

目前看来，yolo系列是工程上使用最为广泛的检测模型之一。yolov5检测性能优秀，部署便捷，备受广大开发者好评。但是，当模型在前端运行时，对模型尺寸与推理时间要求苛刻，轻量型模型yolov5s也难以招架。为了提高模型效率，这里与大家分享基于yolov5的模型剪枝方法github分享连接。剪枝原理与pipeline本次使用稀疏训练对channel维度进行剪枝，来自论文LearningEfficie
小小小绿叶·2022-10-31 11:03

《计算机视觉基础知识蓝皮书》第10篇 模型部署基础

篇模型优化方法及思路、第8篇模型超参数调整策略、第9篇模型改进技巧、第10篇模型部署基础等，全栏文章字数10万+，篇篇精品，让你轻松入门计算机视觉，欢迎大家订阅~《计算机视觉基础知识蓝皮书目录》文章目录1.1什么是模型压缩
迪菲赫尔曼·2022-10-31 10:54

深度学习的模型压缩与加速（万字长文带你入门）

文章总结自：【深度学习的模型压缩与加速】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(
惊鸿落-Capricorn·2022-10-30 07:51

YOLOv5目标检测之知识蒸馏实战

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）是模型压缩的一种常用的方法。它利用性能更好的大模型的监督信息，来训练一个轻量化小模型，使小模型达到更好的性能和精度。最早是由Hint
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

百度飞桨推出模型压缩神器

深度学习模型压缩，又有利器问世。最新消息，历经一年四个版本打磨之后，百度推出最新深度学习模型压缩工具PaddleSlim1.0。
喜欢打酱油的老鸟·2022-10-29 12:18

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。
刘大壮_·2022-10-29 12:14

Multiresolution Knowledge Distillation for Anomaly Detection阅读笔记

一.基础介绍1.知识蒸馏简介知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法。
双木什么来着？·2022-10-26 07:57

2022 年 TI 杯大学生电子设计竞赛具有自动泊车功能的电动车（B 题）——小车视觉神经网络模型压缩的解决办法（流媒体、嵌入式端）

2022年TI杯大学生电子设计竞赛具有自动泊车功能的电动车（B题）——小车视觉神经网络模型压缩的解决办法（流媒体、嵌入式端）1开发环境的创建1.1Conda简介1.2miniconda1.3conda操作
zhaohaobingSUI·2022-10-15 01:17

最新分类网络和模型压缩网络简记

分类的深度网络最新的两个注意点：1、SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）-论文的动机是从特征通道之间的关系入手，希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系。另外，没有引入一个新的空间维度来进行特征通道间的融合，而是采用了一种全新的“特征重标定”策略。具体来说，就是通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度，然后依照这个重要程度去增强有用的特征并抑制对当前任
weixin_30655219·2022-10-13 10:21

C-模型压缩部署概述

模型压缩部署概述一，模型在线部署1.1，深度学习项目开发流程1.2，模型训练和推理的不同二，手机端CPU推理框架的优化三，参考资料一，模型在线部署深度学习和计算机视觉方向除了算法训练/研究，还有两个重要的方向
唐奋·2022-10-12 07:23

介绍ResNet！计算机视觉算法岗面经：商汤/滴滴/腾讯

项目方面主要是图像识别与模型压缩知识蒸馏，一篇1作论文在投。其他专业排名、获奖情况、文体方面不赘述商汤：二面挂。被告知待综合评定，应该就是委婉地挂了551.
Amusi（CVer）·2022-10-12 07:47

知识蒸馏（尝试在ASR方向下WeNet中实现--代码）

中实现知识蒸馏）1、知识蒸馏简介1.1、论文1.2、目标蒸馏结构解释2、WeNet中关于知识蒸馏的思考2.1、WeNet结构2.2、CTC端的蒸馏3、WeNet知识蒸馏实验4、总结1、知识蒸馏简介蒸馏的作用：模型压缩
雨雨子speech·2022-09-29 07:17

模型压缩常用方法简介

模型压缩常用方法简介整理自台湾大学李宏毅老师视频课程：神经网络压缩为什么要进行模型压缩？延迟latency隐私privacy本文主要从算法（而非硬件）的角度出发，介绍一些常用的模型压缩技术。
Adenialzz·2022-09-28 12:40

大模型系统和应用——Prompt-learning & Delta Tuning

www.bilibili.com/video/BV1UG411p7zv目录：自然语言处理&大模型基础神经网络基础Transformer&PLMPromptTuning&DeltaTuning高效训练&模型压缩基于大模型的文本理解与生成大模型与生物医学大模型与法律智能大模
愤怒的可乐·2022-09-27 07:02

HNSW算法(nsmlib/hnswlib)

PS：不考虑增量情况下，它不会发生影响M_每个(非0层)节点可以有多少个邻居maxM_maxM_=M_maxM0_第0层节点可以有多少个邻居=2*maxM_ef_construction_潜在邻居列表，
FSak47·2022-09-26 09:26

加速100倍，性能媲美SOTA！浙大提出无数据知识蒸馏新方法FastDFKD

知识蒸馏（KD）最近成为一种流行的范式，它是一种很典型的模型压缩方法，可以复用如今在线流行的预训练模型。随着自然语言处理模型等进入了预训练模
数据派THU·2022-09-25 01:39

加速100倍，性能媲美SOTA，浙大知识蒸馏新方法FastDFKD

知识蒸馏（KD）最近成为一种流行的范式，它是一种很典型的模型压缩方法，可以复用如今在线流行的预训练模型。随着自然语言处理模型等进入了预训练模型的时代，模型的规模也在极速增长，
zenRRan·2022-09-25 01:47

加速100倍，性能媲美SOTA，浙大提出无数据知识蒸馏新方法FastDFKD

知识蒸馏（KD）最近成为一种流行的范式，它是一种很典型的模型压缩方法，可以复用如今在线流行的预训练模型。
机器学习社区·2022-09-25 01:08

论文阅读_知识蒸馏_Meta-KD

Meta-KD:AMetaKnowledgeDistillationFrameworkforLanguageModelCompressionacrossDomains中文题目：Meta-KD:跨领域语言模型压缩的元知识蒸馏框架论文地址
xieyan0811·2022-09-25 00:09

MFC画图-复刻一个logo

CPenm_pen[10];CBrushm_brush[5];m_pen[0].CreatePen(PS_SOLID,1,RGB(255,0,0));//红色实线，1像素宽---参数：样式、宽度、颜色m_
写代码的资资·2022-09-18 11:19

基于知识蒸馏Knowledge Distillation模型压缩pytorch实现

在弄懂原理基础上，从本篇博客开始，逐步介绍基于知识蒸馏的增量学习、模型压缩的代码实现。毕竟“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”。先从最经典的Hilton论文开始，先实现基于知识蒸馏的模型压缩。
azy1988·2022-09-14 07:20

模型压缩之知识蒸馏

1.介绍1.2背景虽然在一般情况下，我们不会去区分训练和部署使用的模型，但是训练和部署之间存在着一定的不一致性:在训练过程中，我们需要使用复杂的模型，大量的计算资源，以便从非常大、高度冗余的数据集中提取出信息。在实验中，效果最好的模型往往规模很大，甚至由多个模型集成得到。而大模型不方便部署到服务中去，常见的瓶颈如下:推断速度慢对部署资源要求高(内存，显存等)在部署时，我们对延迟以及计算资源都有着严
AI算法-图哥·2022-09-14 07:46

深入浅出的模型压缩：你一定从未见过如此通俗易懂的Slimming操作

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科技猛兽编辑丨极市平台导读本文首先介绍了模型压缩领域的指标含义，并通过梳理文献，介绍了模型压缩领域常用的方法。
Tom Hardy·2022-09-14 07:07

深度学习之知识蒸馏(Knowledge Distillation)

本文参考以下链接，如有侵权，联系删除论文参考引言知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法，由于其简单，有效，在工业界被广泛应用。
专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-09-14 07:31

模型压缩中知识蒸馏技术原理及其发展现状和展望

知识蒸馏是非常经典的基于迁移学习的模型压缩技术，在学术界的研究非常活跃，工业界也有许多的应用和较大的潜力，本文给大家梳理知识蒸馏的核心技术，发展现状，未来展望以及学习资源推荐。
文文学霸·2022-09-14 07:00

知识蒸馏基本原理

说回到知识蒸馏（knowledgedistillation），其是模型压缩的一种常用的方法，最早得到推广的版本是由Hint
zhiyong_will·2022-09-14 07:25

C++ 类与对象-封装-学生名字学号

（在类中，定义变量时前面都有一个"m_"是为了更清楚地显示该变量是类中的变量）//类和对象//封装//设计一个学生类//属性有姓名和学号//可以给姓名和学号赋值//可以显示学生的姓名和学号#includeusingnamespacestd
布道ღ·2022-09-12 10:08

深度学习——卷积神经网络压缩方法总结（等待补充）

按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。前端压
小陈phd·2022-09-10 07:40

ios微信小程序下拉刷新怎么配_微信小程序下拉刷新和上拉加载的实现

近期微博吐槽言论存档，涉及“性能优化”、C++陋习等写C++程序的几个陋习:class名以大写C开头,例如CDate:成员变量以m_开头:变量采用匈牙利命名法
weixin_39559804·2022-09-06 12:45

大模型系统和应用——自然语言处理&大模型基础

www.bilibili.com/video/BV1UG411p7zv目录：自然语言处理&大模型基础神经网络基础Transformer&PLMPromptTuning&DeltaTuning高效训练&模型压缩基于大模型的文本理解与生成大模型与生物医学大模型与法律智能大模
愤怒的可乐·2022-09-05 07:18

大模型系统和应用——Transformer&预训练语言模型

www.bilibili.com/video/BV1UG411p7zv目录：自然语言处理&大模型基础神经网络基础Transformer&PLMPromptTuning&DeltaTuning高效训练&模型压缩基于大模型的文本理解与生成大模型与生物医学大模型与法律智能大模
愤怒的可乐·2022-09-05 07:18

模型压缩|深度学习（李宏毅）（十三）

一、概述需要做模型压缩的原因在于我们有将模型部署在资源受限的设备上的需求，比如很多移动设备，在这些设备上有受限的存储空间和受限的计算能力。
酷酷的群·2022-09-03 15:59

深度学习模型压缩与加速

模型压缩是对已经训练好的深度模型进行精简，进而得到一个轻量且准确率相当的网络，压缩后的网络具有更小的结构和更少的参数，可以有效降低计算和存储开销，便于部署在受限的硬件环境中。
凌逆战·2022-09-03 15:27
上一页 8 9 10 11 12 13 14 15 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他