SRe2L

创新的ImageNet规模数据集压缩技术

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。

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

GitHub

文档

大规模数据集蒸馏

这是我们针对大规模数据集蒸馏工作的集合。

SCDD：数据集蒸馏的自监督压缩方法。

CDA：大数据时代的数据集蒸馏，arXiv:2311.18838。

SRe<sup>2</sup>L（@NeurIPS'23 spotlight）：从新视角压缩、恢复和重新标记：ImageNet规模的数据集浓缩。

引用

@article{yin2023dataset,
  title={大数据时代的数据集蒸馏},
  author={尹泽远 and 沈志强},
  journal={arXiv预印本 arXiv:2311.18838},
  year={2023}
}

@inproceedings{yin2023squeeze,
  title={压缩、恢复和重新标记：从新视角看ImageNet规模的数据集浓缩},
  author={尹泽远 and 邢eric and 沈志强},
  booktitle={第三十七届神经信息处理系统会议},
  year={2023},
}

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