知识蒸馏在语义分割中的作用知识蒸馏在语义分割中的应用知识蒸馏在语义分割中的作用知识蒸馏在语义分割中的作用1.提升模型性能:知识蒸馏技术可以通过将大模型的知识迁移到小模型上,提高小模型的性能,使其在语义分割任务中取得更好的效果。2.压缩模型大小:通过知识蒸馏,可以在保持模型性能的同时,将大模型压缩为小模型,...
当然顺便也看了occupancy，但也没有机会去做；现在做语义分割自动标注，搞完了模型集成，现在又开始研究...
Wang等人采用对抗性KD进行单阶段目标检测。Liu等人将逐像素的类概率以对抗的方式应用于语义分割蒸馏中。除了基于师生的对抗学习外,一些方法还应用了在线对抗KD在多个学生网络之间相互提取特征图。 3.5.3 Compressing GAN for efficient image generation(压缩对抗生成网络来进行高效的图像生成) Aguinaldo等人引导一个较小的...
在语义分割中,可以简单理解为,预测结果中存在的自相似性,作者衡量这种结构化信息的方式是Teacher预测的两像素结果和Student网络预测的两像素结果一致。衡量这种损失,作者称之为Pair-wise loss(也许可以翻译为“逐成对像素”损失)。 另一种更高层...
银江技术申请基于知识蒸馏的室内语义图像分割专利，提升了分割的精度、效率与类间的可分离性 金融界2024年12月5日消息，国家知识产权局信息显示，银江技术股份有限公司申请一项名为“一种基于知识蒸馏的室内语义图像分割方法”的专利，公开号CN 119068335 A，申请日期为2024年8月。专利摘要显示，本发明公开了一种基于...
金融界2024年12月5日消息,国家知识产权局信息显示,银江技术股份有限公司申请一项名为“一种基于知识蒸馏的室内语义图像分割方法”的专利,公开号CN 119068335 A,申请日期为2024年8月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于知识蒸馏的室内语义图像分割方法,涉及图像处理技术领域。包括训练阶段和测试阶段,选取多幅原始的原始...
该文研究了在语义分割模型的知识蒸馏中引入结构化信息的损失函数,在不改变模型计算量的情况下,使用该方法在Cityscapes数据集上mIoU精度取得了最高达15.17%的提升。 什么是知识蒸馏? 顾名思义,知识蒸馏是把知识浓缩到“小”网络模型中。一般情况下,在相同的数据上训练,模型参数量较大、计算量大的模型往往精度比较高,...
基于这个动机,本文提出了交叉图像关系知识蒸馏(CIRKD)用于语义分割。其核心思想是构建全局像素关系作为有意义的知识。良好的预训练教师网络通常能生成一个结构良好的像素嵌入空间,并比学生网络捕获更好的像素关联。因此,本文提出将这些像素关系从教师转移到学生。
3. 语义分割:如表 3 所示,DIST 在语义分割任务上明显优于现有的知识蒸馏方法,这也证明了本文所提出的方法在关系建模上的有效性。 ▲表3. Cityscapes 数据集上不同 KD 方法的对比 4. 从更大的教师模型中蒸馏:如表 4 所示,当教师模型变大时,DIST 相较于 KD 能为学生带来更多的性能收益。