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SRe2L

创新的ImageNet规模数据集压缩技术

数据集蒸馏大规模数据自监督压缩ImageNetNeurIPSGithub开源项目

SRe2L项目提出了一种新颖的大规模数据集压缩方法，通过'挤压'、'恢复'和'重新标记'三个步骤实现ImageNet规模数据的高效压缩。该方法在NeurIPS 2023会议上获得spotlight展示，为数据集蒸馏领域带来新的研究视角。项目还包括SCDD和CDA等相关工作，共同推动数据集蒸馏技术在大数据时代的应用和发展。

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介绍相关项目
CompressAI - 基于PyTorch的端到端压缩研究开源库
CompressAIGithubPyTorch图像压缩开源项目深度学习评估平台
CompressAI是基于PyTorch的开源库,致力于端到端压缩研究。该库提供深度学习数据压缩的自定义组件、预训练图像压缩模型,以及评估工具用于比较学习型模型与传统编解码器。支持Python 3.8+和PyTorch 1.7+,为压缩技术研究提供了实用平台。
SAELens - 训练和分析稀疏自编码器的开源工具
GithubSAE Lens人工智能安全开源项目机械可解释性神经网络稀疏自编码器
SAELens是一个开源工具库，专注于稀疏自编码器的训练和分析。它为研究人员提供预训练模型加载、自定义训练和可视化分析功能，支持深入探索神经网络内部机制。该项目由多位贡献者维护，旨在促进机械解释性研究和人工智能安全发展。
PaddleSlim - 深度学习模型压缩工具库PaddleSlim：低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和结构搜索
GithubPaddleSlim剪枝开源项目模型压缩深度学习量化
PaddleSlim是一个深度学习模型压缩的工具库，提供低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和模型结构搜索等策略。支持自动化压缩，量化预测能加速2.5倍，模型体积减少3.9倍。提供YOLOv8自动化压缩示例，并优化了在Nvidia GPU和ARM设备上的性能。适用于视觉和自然语言处理任务。支持PaddlePaddle和PaddleLite多个版本，适合有模型压缩需求的开发者使用。
Efficient-Deep-Learning - 深度神经网络压缩和加速方法综述
Github开源项目权重量化模型加速知识蒸馏神经网络压缩网络剪枝
此项目汇总了深度神经网络压缩和加速的多种方法,涵盖神经架构设计、剪枝、量化、矩阵分解和知识蒸馏等技术。重点介绍了剪枝(含彩票假设)、知识蒸馏和量化等领域的研究进展,并提供了大量相关论文摘要。项目还收录了初始化剪枝和高效视觉Transformer等相关资源,为该领域的研究和开发提供了全面参考。
CLIP-ReID - 基于CLIP的无标签图像重识别新方法
CLIP-ReIDGithub人工智能图像重识别开源项目视觉语言模型计算机视觉
CLIP-ReID提出了一种无需具体文本标签的图像重识别新方法。该方法基于CLIP视觉-语言模型,结合CNN和ViT架构,并运用SIE和OLP等技术进行优化。在MSMT17等多个基准数据集上,CLIP-ReID展现了领先的性能,为图像重识别领域开辟了新的研究方向。
BK-SDM - 高效轻量的Stable Diffusion压缩模型
AI绘图GithubStable Diffusion图像生成开源项目模型压缩知识蒸馏
BK-SDM是一种压缩版Stable Diffusion模型,通过移除U-Net中的部分模块实现轻量化。该模型采用有限数据进行蒸馏预训练,适用于SD v1和v2各版本,提供基础、小型和微型三种规模。BK-SDM在保持图像质量的同时,显著提高了推理速度,降低了计算资源需求,为高效文本到图像生成提供了新选择。
SlimSAM-uniform-77 - 高效压缩分割模型实现接近原始SAM性能
GithubHuggingfaceSlimSAM图像分割开源项目模型模型压缩深度学习计算机视觉
SlimSAM是一种创新的SAM压缩方法，通过剪枝-蒸馏框架高效重用预训练模型。该方法采用交替细化策略和无标签剪枝准则，将模型参数减至原始SAM-H的0.9%，计算量减至0.8%，仅使用0.1%的训练数据。与其他压缩方法相比，SlimSAM在使用更少训练数据的情况下实现了优越性能。
mtt-distillation - 合成数据集优化训练性能，广泛适用于多个领域
CIFAR-100CVPR 2022Dataset DistillationGithubImageNetSynthetic Data开源项目
通过匹配训练轨迹实现数据集蒸馏，减少模型训练所需的真实数据集数量并保持高性能。适用于ImageNet等大规模数据集，可生成低支撑的合成数据集和可拼接纹理。项目提供详细的实现步骤和代码，从下载仓库、生成专家轨迹到数据集蒸馏，帮助用户快速开始应用。还提供可视化工具和超参数设置指南，满足不同需求。此方法显著提高了模型训练效率，适合学术研究和工业应用。
syn-rep-learn - 探索合成图像在视觉表示学习中的应用
Github人工智能合成数据学习图像生成模型开源项目深度学习视觉表示学习
Syn-Rep-Learn 项目研究合成图像在视觉表示学习中的应用。该项目包括三个主要研究方向：StableRep 探索文本到图像模型生成的合成图像在视觉表示学习中的作用，Scaling 分析合成图像在模型训练中的扩展规律，SynCLR 比较从模型和实际数据学习视觉的效果。这些研究为计算机视觉和机器学习领域提供了新的视角。
llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库
GithubHugging FaceLLM Compressorvllm开源项目模型优化量化
llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集，支持权重和激活量化，并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式，确保与vllm兼容，同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法，包括激活量化、混合精度和稀疏化技术，为模型优化提供灵活多样的选择。
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