[B! convolutional][knowledge distillation] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

convolutionalとknowledge distillationに関するarxiv_readerのブックマーク (57)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2405.06467v1
arxiv_reader 2024/05/13
attention

arXiv reaDer

pose

knowledge distillation

convolutional

arXiv

learning

anomaly detection

unsupervised
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.00952v4
arxiv_reader 2024/04/30
classification

estimation

benchmark

dataset

activity

transformer

arXiv

convolutional

arXiv reaDer

knowledge distillation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.16386v1
arxiv_reader 2024/04/26
convolutional

arXiv

knowledge distillation

arXiv reaDer

transformer

dataset

CNN

estimation

monocular
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.07846v1
arxiv_reader 2024/04/12
pre-training

arXiv

attention

denoising

convolutional

arXiv reaDer

self-supervised

transformer

dataset

knowledge distillation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.06957v1
arxiv_reader 2024/01/17
classification

dataset

3D

arXiv

convolutional

emotion

knowledge distillation

CNN

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.01093v1
arxiv_reader 2024/01/03
knowledge distillation

convolutional

representation

saliency

human

edge device

arXiv

localization

arXiv reaDer

anomaly detection
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.00952v3
arxiv_reader 2023/12/27
classification

transformer

convolutional

arXiv reaDer

knowledge distillation

activity

dataset

arXiv

benchmark

estimation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.14776v1
arxiv_reader 2023/12/25
knowledge distillation

estimation

benchmark

GAN

convolutional

pruning

arXiv reaDer

edge device

manifold

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.02240v1
arxiv_reader 2023/12/06
contrastive learning

convolutional

arXiv reaDer

arXiv

knowledge distillation

dataset

semantic segmentation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.01283v1
arxiv_reader 2023/11/03
dataset

knowledge distillation

action recognition

transformer

attention

arXiv

computer vision

arXiv reaDer

CNN

convolutional
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.18676v1
arxiv_reader 2023/10/31
arXiv

detection

attention

convolutional

benchmark

arXiv reaDer

edge device

knowledge distillation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.14005v1
arxiv_reader 2023/10/24
transformer

attention

arXiv reaDer

knowledge distillation

detection

arXiv

convolutional
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.00369v2
arxiv_reader 2023/10/04
dataset

bias

domain

compression

convolutional

computer vision

knowledge distillation

arXiv reaDer

transformer

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.09571v2
arxiv_reader 2023/09/19
arXiv reaDer

convolutional

arXiv

semantic segmentation

generative

sparse

CNN

knowledge distillation

transformer

edge device
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.02843v1
arxiv_reader 2023/09/07
benchmark

convolutional

action

arXiv

arXiv reaDer

classification

knowledge distillation

learning
リンク
指導による学習: 内視鏡画像分類のための知識の蒸留
arxiv_reader 2023/08/21
内視鏡検査は、胃腸 (GI) 管内の根本的な異常を特定する上で重要な役割を果たします。前がん病変や他の腸がんなど、生命を脅かす消化管疾患が複数あります。通常のプロセスでは、診断は医療専門家によって行

learning

CNN

classification

convolutional

attention

dataset

arXiv reaDer

human

knowledge distillation

arXiv
リンク
復習は学習の向上に役立ちます: 時間的教師付き知識の蒸留
arxiv_reader 2023/07/05
知識を学ぶ上で復習は重要な役割を果たします。特定の時点での知識の獲得は、以前の経験の助けを借りて強くインスピレーションを受ける場合があります。したがって、知識の成長手順は、時間的次元に沿って強い関係

knowledge distillation

classification

convolutional

arXiv reaDer

arXiv

learning

detection
リンク
NORM: N 対 1 の表現マッチングによる知識の蒸留
arxiv_reader 2023/05/24
既存の特徴抽出方法では、一般的に、事前に選択された教師と生徒のレイヤーペア間の 1 対 1 の表現マッチングが採用されています。この論文では、2 つの線形層で構成される単純な特徴変換 (FT) モジ

convolutional

representation

dataset

arXiv reaDer

benchmark

pre-training

knowledge distillation

arXiv
リンク
Smaller3d: ミンコフスキーエンジンと知識蒸留法を使用した 3D セマンティックセグメンテーションの小型モデル
arxiv_reader 2023/05/08
3D の領域にはさまざまな最適化手法があり、メッシュ、テクスチャ、ボクセルを使用して保存方法や 3D での計算方法を最適化する点群ベースのアプローチが含まれます。これらの手法では、フィードフォワード

arXiv

convolutional

arXiv reaDer

transformer

point cloud

GNN

semantic segmentation

knowledge distillation

loss function

sparse
リンク
GVP: ジェネレーティブボリュームプリミティブ
arxiv_reader 2023/04/03
3D 対応の生成モデルの進歩により、明示的なカメラ制御による画像合成の限界が押し上げられました。高解像度の画像合成を実現するために、3D コンポーネントと 2D コンポーネントの両方を備えたハイブリッ

real time

knowledge distillation

3D

generative

dataset

arXiv

convolutional

synthesis

arXiv reaDer
リンク
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