0.70.80.810.820.830.840.850.860.870.880.8990600A2dele:自适应和专注的深度蒸馏器用于高效的RGB-D显著目标检测0Yongri Piao 1 � Zhengkun Rong 1 � Miao Zhang 1,2 † Weisong Ren 1 Huchuan Lu...
”深度蒸馏器 自适应 注意力图 高效性“ 的搜索结果
一种基于自蒸馏的自适应恶意流量分类算法.docx
578基于知识自适应的高效语义分割何彤1沈春华1田智1龚冬1孙长明2 严友良31阿德莱德大学2Data61，CSIRO3诺亚摘要Miou准确性和效率都很重要语义分割的任务现有的深度由于一系列的72，高分辨率特征图，以保存详细的密集...
form a four-step pipeline: matching cost computation, costaggregation, disparity computation and refinement, andthey can be broadly classified into global and local methods[29]. Global methods usually...
基于知识蒸馏的差异性深度集成学习.pdf
Transformer成为自然语言处理和计算机视觉社区中最流行的架构。Vision Transformer在不同的视觉任务中实现了卓越的性能并超越了标准CNN，例如图像分类、语义...它表明我们的方法有效地解耦了注意力和不注意力的标记。
1训练自适应深度网络郝丽1 *张红2 * 齐晓娟3杨瑞刚2郜煌1†1清华大学2百度公司3牛津大学{lihaothu，fykalviny，...具体来说，我们考虑具有多个中间分类器的典型自适应深度网络。本文从两个方面提出了提高其训练效果的1
使用新的知识蒸馏方法来生成轻量化模型并优化小目标检测
最后但并非最不重要的是，它具有高度的并行性，有利于大型模型的训练和推理[13,33,36,42]。因此，transformer不仅彻底改变了自然语言处理，而且在计算机视觉方面取得了非常有希望的进展。在过去的两年中，计算机视觉...
9981共尺度对流注意力图像变换器徐伟建*徐一凡*Tyler Chang Zhuowen涂加州大学圣地亚哥分校{wex041，yix081，tachang，ztu} @ ucsd.edu摘要在本文中，我们提出了合作规模的conv-attentional图像变压器（CoaT），...
T�ke� �e���a� & �e��g.0.00.0T�ke� ha��i�gT�a��f���e� B��ckT�ke� De��h�La�e� 1Mea�-fie�dagg�ega�i��Ta�k headT�ke�� �e�ai�: 197T�ke�� �e�ai�: 1900.00....
7071727374757677787980392771.0571.6074.8177.0776.2377.1373.6372.4475.7478.2178.4077.3371.9572.9173.1074.024091610知识蒸馏作为高效预训练：更快的收敛性，更高的数据效率和更好的可转移性0Ruifei He 1 �...
3818LCS：学习可压缩子空间，用于推理时的高效，自适应，实时网络压缩埃尔维斯·努涅斯*†加州大学洛杉矶elvis. ucla.eduMaxwell Horton*苹果[email protected]阿尼什帕布苹果[email protected]阿努拉格·兰詹...
2710基于深度虚拟网络的多任务内存高效推理Eunwoo Kim1Chanho Ahn2Philip H.S.Torr1SonghwaiOh21牛津大学2首尔国立大学{eunwoo.kim，philip.songhwai}@ eng.ox.ac.uk{mychahn，songhwai}@ snu.ac.kr摘要深度网络本质...
7658−AGKD-BML：基于注意力引导的知识提取和双向度量学习Hong Wangg1*，Yuef an Dengg1，ShinjaeYoo2，Haibin Ling1，Yue wei Ling 2†1... 本文提出了一种基于注意力引导知识分解和双向度量学习的对抗性训练模型（A
14114自适应分数扩张卷积网络图像美学评价陈秋雨1，张伟2，周宁3，彭蕾3，徐毅2，于正4，范建平11计算机科学系，夏洛特2复旦大学计算机学院上海市智能信息处理重点实验室3亚马逊实验室1264西安电子科技大学{qchen12...
在深度学习中，迁移学习可以通过预训练的模型或特征提取器来实现。预训练模型是在大规模数据集上训练得到的模型，可以作为迁移学习的起点。而特征提取器则可以通过将源任务的特征提取网络迁移到目标任务上来实现特征...
120520DearKD：用于视觉transformer的数据高效早期知识蒸馏0Xianing Chen 1* , Qiong Cao 2† , Yujie Zhong 3 , Jing Zhang 4 , Shenghua Gao 156† , Dacheng Tao 2401 上海科技大学，2 ...
本章首先介绍了本文工作所...目前许多领域自适应目标检测工作均是基于Faster RCNN，为了方便实验效果对比，本文的所有工作同样也是在Faster RCNN上进行改进，当然其他目标检测器比如YOLO系列也可以稍作修改后适配。
11943最后一个小批的自蒸馏用于稠度正则化沈一清1*†，徐立武2*，杨宇哲2，李亚倩2，郭艳东21...各种自KD方法已被提出来实现更高的蒸馏效率。然而，它们要么需要额外的网络体系结构修改，要么难以并行化。为了应对这些
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