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,...
https://github.com/winycg/CIRKDgithub.com/winycg/CIRKD 核心思想 KD作为一种思想已被广泛应用,尤其是图像分类任务。但是先前的工作[1]表明直接将图像分类KD方法直接迁移到语义分割任务是不可行的,因为它们没有考虑到语义分割的结构化信息。一些经典的语义分割KD工作于是去尝试捕捉到一些上下文信息来建模结构化知...
知识蒸馏语义分割语义分割简介语义分割简介语义分割简介语义分割的发展历程1.语义分割的定义:语义分割是一种图像处理技术,用于将图像中的每个像素分配给预定义的类别,从而实现对图像内容的理解和解析。2.语义分割的应用领域:语义分割广泛应用于计算机视觉领域,包括场景理解、自动驾驶、机器人视觉等。3.语义分割的挑战:语义...
在语义分割任务中,对抗学习也被用于知识蒸馏。对抗生成网络是近年来的研究热点,其目标是使生成器的结果和真实标签无法被判别器区分。在语义分割中,对抗学习方法被用于尽量消除教师网络和学生网络的差异。 此外,知识蒸馏还可以应用于半监督学习的语义分割方法。这种方法通过有标签数据训练模型,并利用无标签数据进一步优化分...
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,...
这可以看做是传统蒸馏学习与语义分割相结合的缺陷所在。来自香港中文大学和牛津大学的研究者们针对此问题,提出了一种自适应视角蒸馏方法(Adaptive Perspective Distillation,APD),并发表在人工智能领域顶级期刊(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,TPAMI)上。APD为每个单独的训练样本创建自适应...
1.提高语义分割性能:实验结果表明,基于注意力机制的知识蒸馏方法能够显著提高语义分割模型的性能,特别是在复杂场景和小目标检测方面。 2.算法泛化能力增强:通过知识蒸馏技术,模型能够学习到更多的知识,并在未见过的数据上表现出更好的泛化能力。 3.计算效率与精度平衡:在保证精度的前提下,注意力机制可以减少计算量和参...
图1:整体框架图01研究背景Research background3D点云语义分割是自动驾驶的研究热点,传统的深度学习网络利用点云空间几何关系预测其语义类别,但因缺少纹理特征导致准确度不足。多模态融合能够发挥不同传感器数据各自的优势,相机作为自动驾驶中...
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...
1.语义分割是一种计算机视觉技术,用于对图像中的每个像素进行分类,以识别出图像中的不同对象和区域。 2.在语义分割中,目标是将输入图像分割成多个类别标签的输出图,其中每个像素都被分配一个唯一的类别标签。 3.语义分割在许多领域有广泛的应用,例如自动驾驶、医疗影像分析、遥感图像处理等。 【深度学习模型】: 语...