Zobrazeno 1 - 10
of 1 495
pro vyhledávání: '"RESIDUAL KNOWLEDGE"'
This paper explores a novel paradigm in low-bit (i.e. 4-bits or lower) quantization, differing from existing state-of-the-art methods, by framing optimal quantization as an architecture search problem within convolutional neural networks (ConvNets).
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.00923
Publikováno v:
In Engineering Applications of Artificial Intelligence October 2023 125
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Knowledge distillation (KD) is one of the most potent ways for model compression. The key idea is to transfer the knowledge from a deep teacher model (T) to a shallower student (S). However, existing methods suffer from performance degradation due to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2002.09168
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Recent deep learning based face recognition methods have achieved great performance, but it still remains challenging to recognize very low-resolution query face like 28x28 pixels when CCTV camera is far from the captured subject. Such face with very
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1905.10777
Autor:
Mella, Mariam H.1 (AUTHOR), Chabrillac, Emilien2 (AUTHOR), Dupret-Bories, Agnès1,2 (AUTHOR), Mirallie, Mathilde1,2 (AUTHOR), Vergez, Sébastien1,2 (AUTHOR) vergez.s@chu-toulouse.fr
Publikováno v:
Journal of Clinical Medicine. Mar2023, Vol. 12 Issue 6, p2303. 13p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Future Human Image. (3):271-285
Externí odkaz:
https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=815621