知识蒸馏可以广泛应用于各种深度学习任务中,如图像分类、语音识别、自然语言处理等。通过训练小模型来模拟大模型的行为,可以大大提高小模型的性能和泛化能力,同时减小了模型的计算和存储开销,有利于模型的部署和应用。因此,知识蒸馏在实际应用中具有重要的价值。语义分割简介知识蒸馏在语义分割中的应用语义分割简介语义分割...
本发明公开了一种基于知识聚合与解耦蒸馏的压缩方法在语义分割中的应用,包括学生模型,教师模型,特征层综合知识提取与编码模块,感知聚合模块,辅助预测器,标签解耦蒸馏模块.本发明还公开了一种基于上述系统的模型压缩方法,该方法通过特征层综合知识的提取与聚合策略,在蒸馏训练过程中,分别获得教师,学生模型的多种高维特征...