(2)提出了单模态到多模态的知识蒸馏框架,将知识从单模态教师转移到跨模态学生。因此,可以利用单模态网络作为代理来传递额外的知识,例如仅限 LiDAR 的数据增强,适用于跨模态网络。 方法 本文方法建立在知识蒸馏框架之上。如图2所示,首先训练一个仅LiDAR的教师M^u,然后修复它。之后,部署跨模态双分支学生M^c进行训练。
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,...
1.知识蒸馏是一种有效的模型压缩方法,通过将大型教师模型的知识转移到小型学生模型中来提高模型性能。 2.在语义分割任务中,选择适合的高效知识蒸馏技术是至关重要的,因为它可以减少模型大小和计算成本的同时保持高精度。 3.从实际应用的角度来看,高效的选型技术能够实现更好的部署效果,降低硬件和计算资源的需求。 【...
在本文中,我们提出一种通用的从基于体素的模型到基于BEV的模型的知识蒸馏框架,用于点云语义分割。Voxel-to-pillar蒸馏将稀疏的3D特征提取为中间层的2D BEV特征,并且使基于BEV的模型学习更多的结构和几何知识。Label-weight蒸馏被用于分类前的最后一层,其有助于模型更多地关注具有高度信息的区域。在SemanticKITTI数据集...
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...
延展性:Seal 将视觉基础模型中的知识直接蒸馏到点云中,避免了对 2D 或 3D 标注的依赖; 一致性:Seal 鼓励分割网络在“相机-激光雷达”和“点-语义块”两个阶段中学习空间一致性和时间一致性; 可泛化性:Seal 提供了在各类自动驾驶点云中进行知识迁移的能力,包括真实/仿真点云、低/高分辨率点云、大/小规模点云...