离线模型蒸馏
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二、蒸馏教程 知识蒸馏的主要方法可以分为三种:基于响应的知识蒸馏(利用教师模型的输出或对最终预测的模仿)、基于特征的知识蒸馏(使用教师模型中间层的特征表示)以及基于关系的知识蒸馏(利用模型内部不同层或
在线模型蒸馏
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一、本文介绍 这篇文章给大家带来的是模型的蒸馏,利用教师模型指导学生模型从而进行模型的涨点,本文的内容不仅可以用于论文中,在目前的绝大多数的工作中模型蒸馏是一项非常重要的技术,所以大家可以仔细学习一下
进阶实战——1
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一、本文介绍 本文给大家带来的是进阶实战篇,利用辅助超推理算法SAHI进行推理,同时官方提供的版本中支持视频,我将其进行改造后不仅支持视频同时支持图片的推理方式,SAHI主要的推理场景是针对于小目标检
进阶实战——2
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一、本文介绍 开始之前先给大家展示一下视频效果图,以下两幅动图片来自于ultralytics官方- | Logistics | Aquaculture | | --- | --- | | | |
进阶实战——3
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二、项目完整代码 帮我们将这个代码,复制粘贴到我们YOLOv8的仓库里然后创建一个py文件存放进去即可。 ```python import argparse from collections impo
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前言 LaTeX 作为一种强大的排版系统,对于理工科,特别是公式比较多的数学专业(秃头专业),其重要性自不必多说,不在本文探讨范围之内。 而选择一个比较好的编译器是很重要的,至少对笔者而言是如此。笔者
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恒源云
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为当涉及到深度学习的训练任务时,GPU的计算能力是不可或缺的。相对于传统的中央处理器(CPU),图形处理器(GPU)具有更强大的并行计算能力,能够显著加速深度学习模型的训练过程。深度学习算法通常涉及大