[B! one-shot][compression] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

one-shotとcompressionに関するarxiv_readerのブックマーク (15)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.01543v2
arxiv_reader 2024/06/17
arXiv

one-shot

quantization

arXiv reaDer

compression

representation

learning

dataset
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2308.03290v2
arxiv_reader 2024/05/02
quantization

differentiable

compression

one-shot

transformer

arXiv

DNN

convolutional

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.01543v1
arxiv_reader 2024/01/04
arXiv

arXiv reaDer

quantization

compression

one-shot

learning

representation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.03912v1
arxiv_reader 2023/11/08
computer vision

NAS

pre-training

pose

compression

approximation

transformer

one-shot

arXiv reaDer

arXiv
リンク
学習済みビデオ圧縮における知覚損失関数の選択について
arxiv_reader 2023/08/24
私たちは、出力が平均二乗誤差 (MSE) 歪み損失とターゲットのリアリズムに対する知覚損失の両方にさらされた場合の、因果的で低遅延の逐次ビデオ圧縮を研究します。従来のアプローチに基づいて、2 つの異な

one-shot

loss function

video

dataset

arXiv reaDer

reconstruction

metric

representation

compression

arXiv
リンク
FLIQS: ワンショット混合精度浮動小数点および整数量子化検索
arxiv_reader 2023/08/08
量子化は、最新のディープニューラルネットワーク (DNN) のモデルサイズ、計算要件、エネルギー消費を削減するための主流の圧縮手法となっています。最近のハードウェアでは、整数や浮動小数点の複数

DNN

differentiable

convolutional

transformer

quantization

one-shot

arXiv

compression

arXiv reaDer
リンク
学習済みビデオ圧縮における知覚損失関数の選択について
arxiv_reader 2023/06/01
私たちは、出力が平均二乗誤差 (MSE) 歪み損失とターゲットのリアリズムに対する知覚損失の両方にさらされた場合の、因果的で低遅延の逐次ビデオ圧縮を研究します。従来のアプローチに基づいて、2 つの異な

arXiv

metric

video

loss function

one-shot

arXiv reaDer

reconstruction

compression

representation

dataset
リンク
CrAFT: 効率的なビジュアルタスク適応のための圧縮を意識した微調整
arxiv_reader 2023/05/09
モデルの圧縮は、ビジョンモデルの効率を最適化するための事実上のアプローチになっています。最近では、大規模な事前トレーニングのコストが非常に高いため、ほとんどの圧縮作業の焦点がトレーニング後のシナリオ

arXiv reaDer

arXiv

quantization

compression

pruning
リンク
oViT: ビジョントランスフォーマー向けの正確な二次枝刈りフレームワーク
arxiv_reader 2022/10/18
Vision Transformer (ViT) ファミリーのモデルは、最近、ImageNet などの画像分類タスク全体で画期的な結果をもたらしました。しかし、それらは依然として展開の障壁に直面してい

classification

one-shot

arXiv

pruning

compression

arXiv reaDer

face

augmentation

quantization

transformer
リンク
OPQ：ワンショットプルーニングによるディープニューラルネットワークの圧縮-量子化
arxiv_reader 2022/05/24
ディープニューラルネットワーク（DNN）は通常、パラメーターが多すぎて数百万の重みパラメーターがあるため、これらの大規模なDNNモデルをスマートフォンなどのリソースに制約のあるハードウェアプラットフォ

arXiv reaDer

pre-training

DNN

arXiv

quantization

pruning

one-shot

compression
リンク
HeadGAN：ワンショットニューラルヘッドの合成と編集
arxiv_reader 2021/08/24
単一の参照画像を使用して頭部の再現の問題を解決する最近の試みは、有望な結果を示しています。しかし、それらのほとんどは、フォトリアリズムの点でパフォーマンスが低いか、アイデンティティ保存の問題を満たして

arXiv

compression

one-shot

synthesis

representation

reconstruction

disentangling

arXiv reaDer

3D

pose
リンク
CAT：ワンショットオブジェクト検出用のクロスアテンショントランスフォーマー
arxiv_reader 2021/05/03
新規クラスからのクエリパッチが与えられると、ワンショットオブジェクト検出は、意味的類似性の比較を通じて、ターゲット画像内のそのクラスのすべてのインスタンスを検出することを目的としています。ただし、新規

compression

arXiv reaDer

detection

transformer

one-shot

arXiv
リンク
動的なスリム化可能なネットワーク
arxiv_reader 2021/03/25
現在の動的ネットワークと動的プルーニング方法は、理論的な計算の複雑さを軽減する上で有望な機能を示しています。ただし、畳み込みフィルターの動的スパースパターンは、インデックス作成、重みコピー、またはゼロ

sparse

one-shot

arXiv reaDer

compression

NAS

pruning

arXiv

attention

disentangling

convolutional
リンク
スペース：継続的な学習のための表現スペースの構造化された圧縮と共有
arxiv_reader 2021/02/04
人間は生涯を通じて適応的かつ効率的に学習します。ただし、タスクを段階的に学習すると、人工ニューラルネットワークが古いタスクについて学習した関連情報を上書きし、「壊滅的な忘却」が発生します。この現象を克

residual

arXiv

compression

learning

arXiv reaDer

dataset

one-shot
リンク
HeadGAN：ワンショットニューラルヘッドの合成と編集
arxiv_reader 2020/12/16
単一の参照画像を使用してトーキングヘッド合成の問題を解決する最近の試みは、有望な結果を示しています。ただし、それらのほとんどは、アイデンティティ保存の問題に対応できないか、特に極端な頭のポーズで、フォ

synthesis

arXiv

3D

pose

video

representation

face

arXiv reaDer
リンク
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