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Learning from the raw domain: cross modality distillation for compressed video action recognition 会议论文
, Rhodes, Greece, 2023.6
作者:  Yufan Liu;  Jiajiong Cao;  Weiming Bai;  Bing Li;  Weiming Hu
Adobe PDF(411Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：264/94  |  提交时间：2023/05/06
Cross-Architecture Knowledge Distillation 会议论文
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, Macau SAR, China, 2022.12.4-2022.12.8
作者:  Yufan Liu;  Jiajiong Cao;  Bing Li;  Weiming Hu;  Jingting Ding;  Liang Li
Adobe PDF(1020Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：129/41  |  提交时间：2023/04/23
Knowledge distillation  Cross architecture  Model compression  Deep learning  
Learning to Explore Distillability and Sparsability: A Joint Framework for Model Compression 期刊论文
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI), 2022, 卷号: 45, 期号: 3, 页码: 3378-3395
作者:  Yufan Liu;  Jiajiong Cao;  Bing Li;  Weiming Hu;  Stephen Maybank
Adobe PDF(3314Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：132/37  |  提交时间：2023/04/24
DPFPS: Dynamic and Progressive Filter Pruning for Compressing Convolutional Neural Networks from Scratch 会议论文
, virtual conference, 2021.2.2-2021.2.9
作者:  Ruan, Xiaofeng;  Liu, Yufan;  Li, Bing;  Yuan, Chunfeng;  Hu, Weiming
Adobe PDF(652Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：257/49  |  提交时间：2021/06/17
Adaptive Coarse-to-Fine Interactor for Multi-Scale Object Detection 会议论文
, 线上, 2021.07
作者:  Li Zekun;  Liu Yufan;  Li Bing;  Hu Weiming;  Zhou Xue
Adobe PDF(5908Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：179/51  |  提交时间：2022/06/21
Learning to predict salient faces: a novel visual-audio saliency model 会议论文
, Virtual conference, 2020.8.23-2020.8.28
作者:  Yufan Liu;  Minglang Qiao;  Mai Xu;  Bing Li;  Weiming Hu;  Ali Borji
Adobe PDF(4223Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：89/13  |  提交时间：2023/05/06
EDP: An Efficient Decomposition and Pruning Scheme for Convolutional Neural Network Compression 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2020, 卷号: 32, 期号: 0, 页码: 0
作者:  Ruan, Xiaofeng;  Liu, Yufan;  Yuan, Chunfeng;  Li, Bing;  Hu, Weiming;  Li, Yangxi;  Maybank, Stephen
Adobe PDF(3625Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：284/43  |  提交时间：2021/06/17
Data-driven  low-rank decomposition  model compression and acceleration  structured pruning