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MSDN:Mutually Semantic Distillation Network for Zero-Shot Learning 中文版 待更新
摘要 零样本学习 ZSL 的关键挑战是如何将潜在的语义知识融合在可见类的视觉特征和抽象特征之间 从而实现向不可见类的横向知识转移 之前的工作要么只是将图像的全局特征与其相关的类语义向量对齐 要么利用单向注意力来学习有限的潜在语义表示 这无法
零样本学习
知识蒸馏
人工智能
深度学习
MSDN:Mutually Semantic Distillation Network for Zero-Shot Learning 中文版 待更新
摘要 零样本学习 ZSL 的关键挑战是如何将潜在的语义知识融合在可见类的视觉特征和抽象特征之间 从而实现向不可见类的横向知识转移 之前的工作要么只是将图像的全局特征与其相关的类语义向量对齐 要么利用单向注意力来学习有限的潜在语义表示 这无法
零样本学习
知识蒸馏
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深度学习
【知识蒸馏】知识蒸馏(Knowledge Distillation)技术详解
参考论文 Knowledge Distillation A Survey 1 前言 近年来 深度学习在学术界和工业界取得了巨大的成功 根本原因在于其可拓展性和编码大规模数据的能力 但是 深度学习的主要挑战在于 受限制于资源容量 深度神经模型
知识蒸馏
深度学习
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模型压缩
知识蒸馏论文翻译(9)—— Multi-level Knowledge Distillation via Knowledge Alignment and Correlation
知识蒸馏论文翻译 9 Multi level Knowledge Distillation via Knowledge Alignment and Correlation 基于知识对齐和关联的多层次知识蒸馏 文章目录 知识蒸馏论文翻译 9
知识蒸馏
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Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction阅读笔记
Channel wise KD阅读笔记 一 Title 二 Summary 三 Research Object 四 Problem Statement 五 Method 5 1 spatial distillation 5 2 Channe
目标检测
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知识蒸馏
论文阅读-多任务(2020)-KL4MTL:用于多任务学习的知识蒸馏方法
KL4MTL 论文 Knowledge Distillation for Multi task Learning 地址 https paperswithcode com paper knowledge distillation for mu
语义分割
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多任务学习
知识蒸馏
知识蒸馏综述:代码整理
GiantPandaCV导语 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 Knowledge Distillation 全称 Distilling the Knowledge in
知识蒸馏
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Relational Knowledge Distillation解读
Relational Knowledge Distillation解读 Relational Knowledge Distillation Title Summary Research Objective Problem Statement
深度学习
知识蒸馏
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【论文笔记_知识蒸馏_2021】KNOWLEDGE DISTILLATION VIA SOFTMAX REGRESSION
代码地址 https github com jingyang2017 KD SRRL 摘要 本文通过知识提炼解决了模型压缩的问题 我们主张采用一种优化学生网络倒数第二层的输出特征的方法 因此与表征学习直接相关 为此 我们首先提出了一种直接的
知识蒸馏
个人学习研究生
深度学习
计算机视觉
RKD知识蒸馏实战:使用CoatNet蒸馏ResNet
文章目录 摘要 最终结论 数据准备 教师网络 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 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
知识蒸馏
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知识蒸馏综述: 知识的类型
GiantPandCV引言 简单总结一篇综述 Knowledge Distillation A Survey 中的内容 提取关键部分以及感兴趣部分进行汇总 这篇是知识蒸馏综述的第一篇 主要内容为知识蒸馏中知识的分类 包括基于响应的知识 基于
论文阅读
深度学习
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DEiT实战:使用DEiT实现图像分类任务(二)
文章目录 训练 导入项目使用的库 设置随机因子 设置全局参数 图像预处理与增强 读取数据 设置模型 train py train dist py 定义训练和验证函数 训练函数 验证函数 调用训练和验证方法 运行以及结果查看 测试 完整的代码
图像分类实战
知识蒸馏
分类
python
深度学习
Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction(ICCV 2021)原理与代码解析
paper Channel wise Knowledge Distillation for Dense Prediction official implementation https github com irfanICMLL Torch
知识蒸馏目标检测
深度学习
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知识蒸馏
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知识蒸馏算法汇总
知识蒸馏有两大类 一类是logits蒸馏 另一类是特征蒸馏 logits蒸馏指的是在softmax时使用较高的温度系数 提升负标签的信息 然后使用Student和Teacher在高温softmax下logits的KL散度作为loss 中间特
知识蒸馏
算法
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DEiT实战:使用DEiT实现图像分类任务(一)
DEiT实战 摘要 安装包 安装timm 数据增强Cutout和Mixup EMA 项目结构 计算mean和std 生成数据集 摘要 DEiT是FaceBook在2020年提出的一篇Transformer模型 该模型解决了Transform
知识蒸馏
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