TOIST：基于蒸馏的任务导向实例分割Transformer

最新推荐文章于 2025-04-23 17:34:29 发布
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TOIST是一种使用蒸馏技术将预训练Transformer模型的知识转移至实例分割任务的小型Transformer模型的方法。它提高了实例分割的性能和泛化能力，通过将预训练模型的丰富表示和语义信息传递给实例分割头部，实现了更准确的语义分割和更强的特征表示。

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TOIST：基于蒸馏的任务导向实例分割Transformer

实例分割是计算机视觉中的重要任务之一，旨在将图像中的每个像素与相应的物体实例关联起来。最近，NIPS2022会议上提出了一种名为TOIST的新方法，它通过蒸馏技术实现了面向任务的实例分割Transformer。本文将详细介绍TOIST的原理和实现，并提供相应的源代码。

TOIST的核心思想是利用蒸馏（distillation）技术，将大型的预训练Transformer模型的知识转移到实例分割任务中的小型Transformer模型上。这种蒸馏过程旨在传递预训练模型对图像的丰富表示能力和语义信息，以提高实例分割模型的性能和泛化能力。

以下是TOIST方法的源代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义TOIST模型
class TOIST(nn.Module
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知识蒸馏如何提升小模型的泛化能力
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
12-14 704
知识蒸馏，大模型，小模型，泛化能力，迁移学习，模型压缩 1. 背景介绍 随着深度学习技术的蓬勃发展，大型神经网络模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。然而，这些模型通常具有参数量庞大、计算资源需求高、部署成本高等缺点，限制了其在资源有限的设备和场景中的应用。
TOIST：通过蒸馏实现的任务导向实例分割Transformer
TechSavant的博客
08-16 149
TOIST模型通过将任务导向（Task-Oriented）设计原则引入到实例分割Transformer中，提高了模型在实际任务中的性能。TOIST模型结合了Transformer的自注意力机制和实例分割任务的特点，能够同时处理像素级别的细节和整体语义信息。TOIST模型的核心思想是蒸馏（Distillation），即通过使用一个大型的预训练模型作为教师网络，将其知识传递给一个小型的目标模型，以提高目标模型的性能和效率。
【无监督】5、DINO | 使用自蒸馏和 transformer 来释放自监督学习的超能力（ICCV2021）
呆呆的猫的博客
08-20 3321
本文主要介绍自监督学习 DINO 网络
DeSD：用于3D医学图像分割的深度自蒸馏自监督学习
qq_45745941的博客
05-12 1906
背景自监督学习（SSL）能够在几乎没有注释的情况下实现高级性能，已被证明在医学图像分割中是成功的。通常，SSL依赖于测量在最深层获得的特征的相似性来吸引正对的特征或排斥负对的特征，然后可能遭受浅层的弱监督。本文方法以深度自蒸馏（DeSD）的方式重新制定了SSL，以提高浅层和深层的表示质量。DeSD模型由在线学生网络和动量教师网络组成，两者都由多个子编码器堆叠。对学生网络中的每个子编码器产生的特征进行训练，以匹配教师网络产生的特征。
【网络结构】——TinyViT 一种transformer的蒸馏方案
怡宝2号
07-06 3936
TinyViT是一种新型的小型transformer，它们高效且可以在大规模数据集上进行预训练。TinyViT通过在预训练期间应用蒸馏来传输知识，将大型预训练模型的知识转移到小型模型中，同时使小型模型能够获得大量预训练数据的红利。TinyViT在ImageNet-1k上的最高准确率为84.8％，仅使用21M参数，与在ImageNet-21k上预训练的Swin-B相当，但使用的参数少4.2倍。此外，增加图像分辨率后，TinyViT可以达到86.5％的准确度，略优于Swin-L，同时仅使用11％的参数。
Deit：当Transformer与知识蒸馏结合起来
wqthaha的专栏
05-31 5015
题目：训练面向数据高效的ViT和使用注意力的知识蒸馏 提示：本篇文章是ViT经典解读系列的一个重要内容，解决原始的ViT依赖数据的短板，并结合知识蒸馏，将注意力灵活运用起来，值得参考与借鉴。 如果不了解Transformer，推荐阅读： 深入解读Vision Transformer：拒绝做半瓢水 目录摘要1 介绍2 相关工作3 ViT：回顾Distillation through attention 摘要 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 .
NIPS2022开源！TOIST：通过蒸馏实现面向任务的实例分割Transformer
3D视觉工坊
10-27 508
0. 引言归功于大规模视觉语言模型，名词指代表达理解模型已经取得了巨大的进展。然而，在像智能服务机器人这样的现实交互中，系统输入通常较为隐晦(比如舒服得坐下这样的动作)，现代视觉语言模型设计是否能有效地理解动词所指仍然有待探索。在2022 NeurIPS论文“Centroid Distance Keypoint Detector for Colored Point Clouds”中，清华大学、北京...
基于transformer的实例分割
03-17
TOIST是一种基于Transformer的实例分割方法，其核心结构包括两大部分：一个Transformer编码器作为骨干网络提取特征图，以及一个卷积层负责生成最终的实例分割预测结果。该模型允许灵活调整超参数，例如Transformer...
实例分割 transforemr
03-02
TOIST模型展示了如何通过蒸馏技术将名词-代词关系融入到面向任务的实例分割过程中[^1]。 #### 特征提取与编码 为了获得更有效的特征表示，在实例分割流程里采用Transformer替代传统CNN作为主干网路来进行全局上下文...
Transformer大模型实战 知识蒸馏简介
AI架构师小马
06-15 1024
近年来，随着深度学习的发展，Transformer 架构在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了巨大的成功。然而，Transformer 模型的参数量较大，计算成本高，限制了其在实际应用中的部署和使用。为了解决这个问题，知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术被提出。知识蒸馏是一种将大型、复杂的模型压缩为较小、更高效的模型的方法，同时保持其性能。在本文中，我们将介绍 Transformer 大模型的知识蒸馏技术，并通过实际案例展示其在图像分类任务中的应用。
Target-aware Transformer 知识蒸馏代码复现
weixin_37830124的博客
11-23 1991
Target-aware Transformer (TaT) 是一种改进的 Transformer 模型，专注于目标感知的序列到序列（sequence-to-sequence）建模。通过 TaT 算法对卷积神经网络的中间层进行知识蒸馏取得了目前加算计视觉领域知识蒸馏的 SOTA，这一只是蒸馏方法首先是在2022 CVPR 上的一篇题为《Knowledge Distillation via the Target-aware Transformer》的论文中提出的，本文主要讲解一些这篇论文的复现流程。数学符号。
DeiT详解：知识蒸馏的Transformer
走在深度学习前沿的小宋
05-31 2269
DeiT模型（8600万参数）仅用一台 GPU 服务器在 53 hours train，20 hours finetune，仅使用 ImageNet 就达到了 84.2 top-1 准确性，而无需使用任何外部数据进行训练，性能与最先进的卷积神经网络（CNN）可以抗衡。其核心是提出了针对 ViT 的教师-学生蒸馏训练策略，并提出了方法，使得在视觉领域训练得又快又好。
（2024，综述，Transformer 压缩，修剪、量化、知识蒸馏和高效架构设计，CV，NLP）
qq_44681809的博客
02-16 2536
本综述审查最近的压缩方法，特别关注它们在 Transformer 模型中的应用。压缩方法主要分为修剪、量化、知识蒸馏和高效架构设计。在每个类别中，讨论了 CV 和 NLP 的压缩方法。
Transformer大模型实战 BERT 变体（下）：基于知识蒸馏
AI大模型应用之禅
01-17 859
BERT, Transformer, 知识蒸馏, 预训练模型, 自然语言处理, 模型压缩 1. 背景介绍 在自然语言处理 (NLP) 领域，预训练语言模型 (PLM) 已经取得了显著的成果，例如 BERT、GPT 等模型在各种下游任务上都表现出色。然而，这些大型模型通常具有庞大的参数
一文详解视觉Transformer模型压缩和加速策略(量化/低秩近似/蒸馏/剪枝)
AI全栈 和 IT 编程相关分享
04-19 3436
Transformer，由Vaswani等人引入，以其强大的数据建模能力、可伸缩性以及出色的捕捉长距离依赖性的能力，彻底改变了机器学习。起源于自然语言处理（NLP）领域，取得了机器翻译和文本摘要等方面的成功，Transformer现在将其实用性扩展到计算机视觉任务，如图像分类和目标检测。最近，它们的能力已经在多模态情感分析领域得到了利用，其中它们整合和解释多样的数据流——文字、视觉和声音——以评估情感反应。
DeiT：使用Attention蒸馏Transformer
pprp的博客
09-24 1275
题目：Training data-efficient image transformers & distillation through attention 【GiantPandaCV导语】Deit是一个全Transformer的架构，没有使用任何的卷及操作。其核心是将蒸馏方法引入VIT的训练，引入了一种教师-学生的训练策略，提出了token-based distillation。有趣的是，这种训练策略使用卷积网络作为教师网络进行蒸馏，能够比使用transformer架构的网络作为教师取得更好的效果
Transformer大模型实战 TinyBERT 模型的蒸馏
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09-06 1003
1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在深度学习的领域，Transformer模型已经成为了一种标准的模型架构。然而，尽管Transformer模型在许多任务上表现出了卓越的性能，但其模型的大小和计算复杂度已经成为了一个严重的问题。特别是在资源受限的环境下，如移动设备和边缘计算设备，如何在保持模型性能的同时
transformers蒸馏版本对话小模型
星辰火之梦
01-07 827
【代码】transformers蒸馏版本对话小模型。
【大模型知识蒸馏】从零开始进行模型蒸馏，利用Transformer库对Qwen2.5-32B模型进行知识蒸馏
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cherrysssss的博客
04-23 542
模型蒸馏（Model Distillation）是将一个复杂模型（教师模型）的知识迁移到一个较小、效率更高的模型（学生模型）的过程。数据准备是蒸馏过程中的关键步骤，直接影响学生模型的性能。本文将以生成SQL查询的任务为例，详细介绍从数据集准备到模型蒸馏的完整流程。我们假设教师模型是一个大型语言模型（Qwen2.5-7B），学生模型是一个小型模型（Qwen2.5-0.5B）。
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