CVPR19-检测模型蒸馏
《Structured Knowledge Distillation for Semantic Segmentation》提出了一种基于结构化知识蒸馏的语义分割方法，通过三种策略（pixel-wise、pair-wise、holistic）将大模型的知识迁移到小模型，在不增加参数量和计算量的情况下提升小模型的分割性能。
无额外参数：避免引入适配器或投影层，保持模型简洁性，同时减少计算开销。维度对齐：通过插值或卷积调整学生模型特征图的尺寸，使其与教师模型匹配，确保逐元素对比的可行性。
Hydra-MDP是英伟达联合多所高校提出的端到端多模态规划方法，通过多目标Hydra蒸馏框架整合人类驾驶与规则知识，在CVPR 2024挑战赛中获端到端驾驶赛道冠军，显著提升模型泛化能力。
总结主要贡献：提出针对小网络的自监督蒸馏框架，证明蒸馏损失在小网络上的有效性。发现对比学习与蒸馏损失在小网络上的优化目标冲突，解释了结合策略性能下降的原因。实践意义：为资源受限场景下的自监督学习提供了高效方案，尤其适用于二值神经网络等小模型。
参数高效：CoDi提出了参数高效的蒸馏机制（PECoDi），使得在保持预训练模型生成性能的同时，只需少量额外的可学习参数，就能适应新的条件数据。这一特性显著提高了不同条件任务的实用性。
“教师节”用英语怎么说,教师节的英语祝福怎么说?
Day 读法 英 [de] 美 [de]n. 一天；时期；白昼 adv. 每天；经常在白天地 adj. 日间的；逐日的 词汇搭配：Thanksgiving Day 感恩节 示例：We celebrated the Teachers Day for all teachers this Monday， very happy.这周一我们为全体老师庆祝了教师节，非常开心。
教师节 英语说法是：Teachers Day 如果不是特指的话，不用加定冠词.例句：你在街上看见了你的老师，并想祝他教师节快乐。You see your teacher on the street and want to wish hima Happy TeachersDay.在特指的情况下，需要加定冠词the。
Happy Teachers Day！教师节快乐！Warm thoughts of love and regards to our loving teachers.对敬爱的老师献上我们的爱与关怀。Thanks for being an inspiring teacher.老师，谢谢您的启发。Wishing you a happy Teachers Day.祝您有个愉快的教师节。
在教师节这一天，向老师们致以最美好的祝福，可以说：“Happy Teachers Day.” 这句话简单明了，易于理解。
教师节快乐的英语表达是Happy Teachers Day！。基本表达：在国际上，想要用英语祝福教师节日快乐，可以直接说“Happy Teachers Day！”。这是一种普遍且常见的表达方式。情感传达：在这个句子中，“Happy”表示快乐的情感，“Teachers Day”则是教师节的专有名词。
无需tricks,知识蒸馏提升ResNet50在ImageNet上准确度至80%+
MEAL V2通过知识蒸馏提升ResNet50在ImageNet上的分类准确度至80%+。其核心在于利用多个teacher模型的集成效果，通过知识蒸馏迁移到一个单一网络中，无需修改网络结构或使用特殊训练策略和数据增强。
目前，通过精细调优和先进训练技巧，ResNet50在ImageNet上的Top1准确率普遍可达75%以上，极端优化下可逼近或略超80%。影响准确率的关键因素 模型架构与版本标准ResNet50的变种（如调整block结构或引入新操作）可能突破原始性能。
重要的是，我们的框架是灵活的，无需修改网络结构和内部归一化方法，就能在卷积网络和ViT上同时工作。进一步研究了DINO与ViT之间的协同作用。利用ViT-Base和小patch的方法，在ImageNet分类任务上取得了80.1%的top1精度，超越了之前的自监督特征性能。同时，将DINO与resnet50结合也达到了SOTA性能。
ResNet50 在 ImageNet 数据集上取得了优异的性能表现，其准确率远高于之前的网络模型。由于其出色的性能和广泛的应用场景，ResNet50 已被广泛应用于各种计算机视觉任务中，如图像分类、目标检测、图像分割等。
与ResNet50对比实验显示，添加注意力池化层后，模型在ImageNet1k上准确率提升至80.1%，较平均池化基线提高+0.3%，且FLOPs仅从1B增至6B。语义分割任务 在ADE20k数据集上，PatchConvNet与UpperNet多层次网络结合，简化参数的同时达到与Swin架构相当的性能，并在FLOPs-MIoU权衡上优于XCiT。
