Grad-CAM 可视化下的 LADD 精确捕捉图像中物体的位置 !

文章预览

前言   传统数据集抽馏主要关注图像表示，而往往忽视了标签的重要作用。 在本文研究中，作者介绍了加标签增强的数据集抽馏（LADD）新式数据集抽馏框架，在传统数据集抽馏基础上通过标签增强进行优化。 LADD 抽样每个模拟图像，生成额外的密集标签以捕获丰富的语义 。 这些密集标签只需要在存储上增加2.5%（ImageNet子集），且具有显著的性能提升，提供了强烈的学习信号。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 集智书童 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 1 Introduction 数据蒸馏，也称为数据压缩，通过创建一个小型的合成训练集来减少训练成本。合成的数据集可以实现快速训练，同时保持与源数据集相当的表现。例如，FrePo [45]仅使 ………………………………