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MMSegmentation-Distiller：这是一个基于MMSegmentation的 knowledge distillation 工具箱

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简介：
MMSegmentation-Distiller是一款先进的知识蒸馏工具箱，建立在MMSegmentation框架之上，致力于提升模型性能与效率，适用于各类语义分割任务。 分段细分该项目基于mmsegmentation（v-0.11.0），所有用法与相同，包括培训、测试等。蒸馏器动物园的安装设置如下： 新建conda环境： ``` conda create -n distiller python=3.7 ``` 安装PyTorch 1.3+ 安装mmdetection-distiller ```shell git clone https://github.com/pppppM/mmsegmentation-distiller.git cd mmsegmentation-distiller pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . ``` 训练（单GPU）： ```shell python tools/train.py configs/distiller/cwd/cwd_psp_r101-d8_distill_psp_r18_d8_ ```

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  • MMSegmentation-Distiller：这是一个基于MMSegmentation的 knowledge distillation 工具箱
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    MMSegmentation-Distiller是一款先进的知识蒸馏工具箱，建立在MMSegmentation框架之上，致力于提升模型性能与效率，适用于各类语义分割任务。 分段细分该项目基于mmsegmentation（v-0.11.0），所有用法与相同，包括培训、测试等。蒸馏器动物园的安装设置如下： 新建conda环境： ``` conda create -n distiller python=3.7 ``` 安装PyTorch 1.3+ 安装mmdetection-distiller ```shell git clone https://github.com/pppppM/mmsegmentation-distiller.git cd mmsegmentation-distiller pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . ``` 训练（单GPU）： ```shell python tools/train.py configs/distiller/cwd/cwd_psp_r101-d8_distill_psp_r18_d8_ ```
     
  • MMSegmentation
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    MMSegmentation是一款基于MMCV框架的高效语义分割工具箱，集成了多种先进的语义分割算法和模型，为学术研究与工业应用提供强大支持。 介绍 MMSegmentation 是一个基于 PyTorch 的开源语义分割工具箱，它是 OpenMMLab 项目的一部分。 主要特点 - 统一基准：为各种语义分割方法提供统一的基准测试工具箱。 - 模块化设计：将语义分割框架分解成不同的组件，并可以通过组合不同模块轻松构建自定义的语义分割框架。 - 开箱即用支持多种方法：直接支持流行的和当代的语义分割模型，包括 PSPNet、DeepLabV3、PSANet 和 DeepLabV3+ 等。 - 高效率：训练速度与其它代码库相比更快或相当。 执照 该项目根据特定许可证发布（具体许可类型未在文档中提及）。 变更日志 版本 v0.11.0 于2022年某个时间点发布。有关详细信息和发行历史，请参考相关记录。 基准和模型动物园 结果与模型可以在相应的平台上查看或获取，但具体的平台链接没有列出。 支持的骨干网： - ResNet - ResNeXt 支持的方法：（此处未明确列举具体方法） 文档中提到的具体功能和支持的内容展示了 MMSegmentation 在语义分割领域的强大和灵活性。
     
  • MMSegmentation教程
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    《MMSegmentation教程》旨在为用户详细介绍如何使用MMSegmentation进行语义分割任务，包括环境配置、模型选择和训练流程等关键步骤。 ### mmsegmentation教程知识点概述 #### 一、mmsegmentation简介 - **版本信息**：mmsegmentation项目最新发布了0.30.0版本。 - **发布时间**：该版本发布于2023年7月22日。 #### 二、环境搭建与配置 ##### 1. 安装依赖 - **基础依赖**：运行mmsegmentation所需的最低系统配置及Python版本要求。 - **深度学习框架**：例如PyTorch，确保其版本兼容性。 - **其他库**：如numpy和pandas等常用科学计算和数据处理库。 ##### 2. 安装过程 - **标准安装**： - 使用pip或conda命令进行快速安装。 - 验证安装正确性的方法。 - **自定义安装**： - 针对特定需求或特殊环境的手动安装步骤。 - 解决可能遇到的安装问题的方法。 ##### 3. 故障排查 - **常见问题列表**：列出安装过程中可能出现的问题。 - **解决方案**：提供针对每个问题的具体解决步骤。 #### 三、数据集准备 mmsegmentation支持多种标准的数据集格式，包括但不限于： - Cityscapes - Pascal VOC - ADE20K - Pascal Context - CHASE DB1 - DRIVE - HRF - STARE - Dark Zurich - Nighttime Driving - LoveDA - ISPRS Potsdam - ISPRS Vaihingen - iSAID 每种数据集都有其特点和适用场景： - **Cityscapes**：城市道路场景，适合街道、车辆等类别识别。 - **Pascal VOC**：包含广泛物体类别，适用于多目标检测和语义分割。 - **ADE20K**：室内和室外场景，拥有丰富的细分类别。 - **Pascal Context**：扩展了VOC数据集，增加了更多的背景类别。 - **CHASE DB1**：血管分割任务，适用于医疗图像分析。 - **DRIVE**：眼底血管分割，同样适用于医疗领域。 - **HRF**：高分辨率眼底图像，用于研究血管结构。 - **STARE**：另一个眼底图像数据集，可用于训练模型识别血管网络。 - **Dark Zurich**：低光照条件下的城市场景，适合夜间或昏暗条件下图像分析。 - **Nighttime Driving**：专注于夜间驾驶场景，提高夜间行车安全性。 - **LoveDA**：跨域语义分割数据集，用于探索不同领域之间的适应性和迁移能力。 - **ISPRS Potsdam 和 ISPRS Vaihingen**：用于遥感图像分割任务，涵盖城市建筑物、树木等多种元素。 - **iSAID**：航空图像数据集，包含飞机、车辆等目标。 #### 四、最佳实践 - **代码示例**：提供基于不同数据集的代码实现示例。 - **参数调优**：介绍如何根据具体应用场景调整模型参数。 - **性能评估**：讲解如何评估模型的准确性和效率。 - **部署策略**：分享将训练好的模型部署到实际应用中的经验和技巧。 #### 五、总结 mmsegmentation作为一款开源的语义分割工具包，提供了丰富的功能和支持。它涵盖了从安装配置到数据准备的全过程，并包含了针对各种具体任务的最佳实践指南。通过深入学习和掌握这些知识点，可以有效提升在图像分割领域的研究和开发水平。
     
  • MMDetection-Distiller：一个基于MMDetection的知识蒸馏工具箱
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    简介：MMDetection-Distiller是基于MMDetection开发的一款知识蒸馏工具箱，致力于提升模型在目标检测任务中的性能与效率。 该项目基于mmdetection（v-2.9.0），所有用法与该版本相同，包括训练、测试等。 蒸馏器动物园 安装： 1. 设置新的conda环境：`conda create -n distiller python=3.7` 2. 安装pytorch 3. 安装mmdetection-distiller ```shell git clone https://github.com/ppppp/Mmmdetection-distiller.git cd mmdetection-distiller pip install -r requirementsbuild.txt pip install -v -e . ``` 训练： #单GPU训练 `python tools/train.py configs/distillers/cwdcwd_retina_rx101_64x4d_distill_retina_r50_fpn_2`
     
  • Question-Answering-with-BERT-and-Knowledge-Distillation：基于SQuAD 2...
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    本文介绍了使用BERT模型结合知识蒸馏技术进行问答任务的方法，并在SQuAD 2.0数据集上取得了优秀的实验结果。 BERT和知识提炼的问题解答该存储库包含必要的代码来微调SQuAD 2.0数据集上的BERT模型。此外，技术是通过使用微调后的BERT作为教师模型在SQuAD 2.0数据集上施加的。所有结果均在一个Tesla V100 GPU（借助Google Colab）获得。 关于问题：斯坦福问答数据集(SQuAD)是一种阅读理解的数据集合，包含由工作人员提出的问题，并基于Wikipedia文章编写而成。每个问题的答案可以在相应的段落或文本中找到；然而，在某些情况下，该段落可能无法提供答案。SQuAD 2.0结合了1.1版本中的10万条问题和5万多条看似可回答但实际上没有正确答案的对抗性问题。为了在SQuAD 2.0上取得好成绩，系统不仅需要尽可能地回答问题，还需要识别出某些情况下段落无法提供答案，并选择不作答。 对于更多关于该数据集的信息以及当前排行榜的情况，请访问相关网站获取详情。
     
  • Focal and Global Knowledge Distillation in Detector Models.pptx
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    本演示文稿探讨了检测模型中局部和全局知识蒸馏技术的应用，旨在提高模型效率与性能。通过分享研究成果，本文为改进深度学习中的知识转移提供了新视角。 本段落介绍了一种针对目标检测的知识蒸馏方法——局部蒸馏和全局蒸馏（FGD）。由于目标检测任务中教师模型与学生模型的特征在前景和背景上存在差异，简单地平均提取这些特征会对知识蒸馏的效果产生负面影响。因此，焦点蒸馏通过将前景和背景分开处理，并强制要求学生关注老师模型中的重要像素及通道来改进这一问题。此外，全局蒸馏则通过引入更多的全局信息进一步提升学生的性能表现。实验结果表明，FGD方法在目标检测任务中具有显著的优势和良好的效果。
     
  • Structure-aware Attention Knowledge Distillation for Compact Networks
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    本文提出了一种基于结构感知注意力的知识蒸馏方法，旨在优化紧凑型网络模型，提升其性能和效率。 知识蒸馏是通过设计的损失函数将教师网络学到的有效知识转移到学生网络中，帮助学生网络在计算成本较低的情况下提升性能。然而，在学生网络与教师网络存在显著结构差异及计算量差距时，传统的知识蒸馏方法难以有效提高学生的模型性能。为解决这一问题，本段落提出了一种轻量级的结构化注意力蒸馏技术。该技术通过通道分组处理模型特征，并细化空间注意力图来帮助学生网络更好地学习到教师网络的特征提取能力。我们的研究在CIFAR100数据集及大规模人脸识别验证集合（LFW、CFP-FP和Age-DB）上进行了测试，结果显示，在这些评估标准下，我们提出的方法相较于其他知识蒸馏方法取得了更高的精度表现。
     
  • NLP中的知识蒸馏示例: Knowledge-Distillation-NLP
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    Knowledge-Distillation-NLP专注于自然语言处理中知识蒸馏技术的应用，通过将大型模型的知识转移给小型模型，实现高效、精准的语言任务处理。 知识蒸馏（也被称作教师-学生模型）的目标是通过一个小模型（即学生模型）来学习一个大模型（即教师模型）中的知识。这一过程的目的是使小模型尽可能地保持与大模型相同的性能，从而在部署阶段减少参数量、加速推理速度并降低计算资源的需求。 1. 参考文献 (Hinton et al., 2015)，该研究基于CIFAR-10数据集对知识蒸馏进行了复现。这为理解基本的知识蒸馏概念提供了基础。 2. 在另一项工作中，使用BERT-12作为教师模型和BERT-3作为学生模型，同时学习真实标签与软化标签（softened labels），结果表明学生模型的性能可以达到甚至超越教师模型。 主要参考文献包括： 3. 使用模块替换的方法来进行知识蒸馏的研究。该研究提供了一种新的视角来优化这一过程。 相关论文、博客和代码仓库提供了更深入的技术细节和技术实现方法，有兴趣深入了解者可查阅这些资源。
     
  • 这是一个包含完整MATLAB代码的最优传输理论（Optimal Transport Theory）工具箱。
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    本工具箱提供全面的MATLAB代码实现，涵盖最优传输理论的核心算法与应用，为研究和学习该领域提供了便捷资源。 这是关于最优传输理论（optimal transport theory）的工具箱，包含了完整的Matlab代码。这些代码绝对可行。