通过重新训练原始数据集的子集来减少目标检测模型的推理时间

是一种优化目标检测模型性能的方法。这种方法利用子集数据代表整个数据集，通过精心选择和筛选数据子集，可以减少模型训练和推理所需的计算资源和时间消耗。

该方法的步骤如下：

数据集划分：将原始数据集分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练和优化，测试集用于评估模型性能。
数据筛选：从训练集中筛选出代表性的子集数据。可以根据数据的多样性、代表性和重要性进行筛选，确保子集能够保持整个数据集的特征和分布。
子集训练：使用筛选出的子集数据进行目标检测模型的训练。相比于使用整个数据集进行训练，使用子集数据进行训练可以显著减少训练时间和资源消耗。
模型优化：对训练好的模型进行优化，以提升模型的性能和推理速度。可以采用模型剪枝、量化和蒸馏等技术来减小模型大小和计算复杂度。
推理时间减少：通过重新训练原始数据集的子集，优化后的目标检测模型在推理阶段可以显著减少时间消耗，提高模型的实时性和响应速度。

该方法的优势包括：

节省计算资源：通过使用数据子集进行训练和优化，减少了计算资源的需求，提高了训练和推理的效率。
提高模型性能：通过精心选择代表性的子集数据进行训练，可以提高模型的性能和准确度。
加速推理速度：优化后的目标检测模型在推理阶段可以显著减少时间消耗，提高了模型的实时性和响应速度。

应用场景：该方法可以应用于需要实时或高效目标检测的场景，例如智能安防监控、智能交通系统、自动驾驶、人脸识别和物体识别等领域。

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例如： pip install tensorflow-gpu==1.8.0 如果使用pip安装失败的话，则应当升级pip，如果使用pip来升级自身的识别的话，就可以使用conda来安装一个最新的pip来解决这个问题...最终训练索要得到的输入为一个w*h*n的ndarray，其中n为该图片中实例的个数 ? 这里的打标的时候不要求每张图片按着类别顺序来进行打标，主要打标的区域选对类别即可。...数据集获取：关注微信公众号 datayx 然后回复 mask 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 6、把打标后的jison文件转换为对应的五个文件。...7、接着就可以使用模型进行训练了，其训练的文件是train_shapes.py. 其中需要修改的为 a、在类DrugDataset()里的 ?...修改为自己的类别顺序 b、在类ShapeConfig()里的 ? ? ? 到此就可以测试自己训练的模型结果了。 9、最后的测试结果如下： ?

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为内存塞不下Transformer犯愁？OpenAI应用AI研究负责人写了份指南

模型综述通常将以下内容视为模型推理优化的目标：使用更少的 GPU 设备和更少的 GPU 内存，减少模型的内存占用；减少所需的 FLOP，降低计算复杂度；减少推理延迟，运行得更快。...GOBO 假设每一层的模型权重服从高斯分布，因此可以通过跟踪每层的均值和标准差来检测异常值。异常值特征保持原始形式，而其他值被分到多个 bin 中，并且仅存储相应的权重索引和质心值。...最直接的方法是在与预训练数据集相同或代表预训练数据集的训练数据集上量化后微调模型。训练目标可以与预训练目标相同（例如通用语言模型训练中的 NLL/MLM）或特定于的下游任务（例如用于分类的交叉熵）。...另一种方法是将全精度模型视为教师模型，将低精度模型视为学生模型，然后使用蒸馏损失优化低精度模型。蒸馏通常不需要使用原始数据集。...如何再训练再训练可以通过使用相同的预训练数据或其他特定于任务的数据集进行简单的微调来实现。

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GELAN的架构证实了PGI在轻量级模型上取得了优异的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了提出的GELAN和PGI。...它可用于获取完整信息，使得从头开始训练的模型可以获得比使用大型数据集预训练的最先进模型更好的结果。...然而，以上方法在训练和推理过程中存在不同的缺点。例如，可逆架构需要额外的层来结合重复输入数据，这会显著增加推理成本。...我们通过引入可逆架构来保持完整信息，但是将主分支添加到可逆架构中将消耗大量推理成本。我们分析了图 3（b）的架构，发现当添加从深层到浅层的附加连接时，推理时间将增加 20%。...当我们将输入数据重复添加到网络的高分辨率计算层（黄色框）时，推理时间甚至会超过两倍。由于我们的目标是使用可逆架构获取可靠的梯度，“可逆”并非推理阶段的唯一必要条件。

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FedPylot，联邦学习框架下的YOLOv7实时目标检测与隐私保护研究！

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ContextVLM 使用视觉-语言模型实现自动驾驶车辆的环境和驾驶上下文识别！

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代码开源：AMFD 框架助力多光谱行人检测的精度与速度提升！

为了尽量减少推理时间，许多研究行人通过知识蒸馏来压缩模型，这种方法旨在将信息从大型教师网络传递到紧凑型学生网络，从而减少模型推理时间。近期，针对多光谱目标检测领域，提出了许多基于特征的知识蒸馏方法。...在KAIST [3]数据集上，作者的AMFD蒸馏方法能够将学生网络的平均误检率（）降低到比教师网络低0.4%，同时推理时间减少到教师网络的一半。...BAANet [10] 利用模态相关性为两种模态重新校准注意力机制。MSDS-RCNN [25] 通过同时进行行人检测和分割来增强行人检测性能。...当使用改进的标注进行训练时，两阶段学生网络的推理时间减少了58.3%，甚至下降了0.4%；同时，一阶段学生网络的推理时间减少了66.7%，而只高出2%。...作者比较了在全部，白天和夜间子集下的_MR_以及推理时间与最先进的方法。

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贝叶斯调参贝叶斯优化通过基于目标函数的过去评估结果建立替代函数（概率模型），来找到最小化目标函数的值。...贝叶斯调参发使用不断更新的概率模型，通过推断过去的结果来“集中”有希望的超参数。这里给出一个模型可调参数及范围选取的参考： ? 模型融合通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能。...Bagging Bagging基于bootstrap（自采样），也就是有放回的采样。训练子集的大小和原始数据集的大小相同。...Bagging的技术使用子集来了解整个样本集的分布，通过bagging采样的子集的大小要小于原始集合。...采用bootstrap的方法基于原始数据集产生大量的子集基于这些子集训练弱模型base model 模型是并行训练并且相互独立的最终的预测结果取决于多个模型的预测结果 Boosting Boosting

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如何解决过拟合：重新清洗数据，数据不纯会导致过拟合，此类情况需要重新清洗数据。增加训练样本数据。降低模型复杂程度。增大正则项系数。采用dropout方法。...训练集和测试集必须从完整的数据集中均匀取样。均匀取样的目的是希望减少训练集、测试集与原始数据之间的偏差。当样本数量足够多时，通过随机取样，便可以实现均匀取样的效果。...：表示实际为正例但是预测为反例的代价。代价敏感错误率=样本中由模型得到的错误值与代价乘积之和 / 总样本。其数学表达式为：分别代表样例集的正例子集和反例子集，x是预测值，y是真实值。...SMOTE：通过对训练集中的小类数据进行插值来产生额外的小类样本数据。 ...变化趋势检测区别于异常点检测在于其通过检测不寻常的变化趋势来识别。 8、将问题细化分析对问题进行分析与挖掘，将问题划分成多个更小的问题，看这些小问题是否更容易解决。

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其目标是利用在一个数据集上预训练的大型模型，将其适应于另一个通常较小（有时可能更小）的数据集。...一种简单的方法是使用预训练权重来重新训练模型并优化全部参数来实现迁移学习。然而，这种方法存在多个问题。首先，这是一个耗时且内存密集的过程；此外，如果新数据集较小，这种方式训练大型模型非常容易过度拟合。...有些方法专注于调整网络层的一小部分[7]，然而，这限制了调整操作的基本抽象程度。最近一些方法通过使用较低维数的分解和小型神经网络[8]来优化更多层[9]，但这样做在推理时间引入了大的开销。...因此，作者试图减少 Transformer 的上下文窗口。请注意，作者并没有重新训练基础模型。因此，在推理时间，作者需要改变 Transformer 的架构，使其只看到一个小窗口，同时不降低性能。...作者将在8个训练子集上训练基础模型，并在2个测试子集上进行作者的特定适应。作者将这些测试子集命名为Subject A和Subject B。作者将Subject A和B的数据分割成训练集和测试集。

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