请注意,这两个分支都是 ResNet 风格的,并且具有相同数量的阶段,这使模型能够在每个阶段执行特征融合。 单到多模态知识蒸馏 该框架中的一个关键假设是:从一种模态学到的特定模态决定性特征不能转移到从不同模态学到的网络。这表明蒸馏应该在单一模态内进行,并且单一模态蒸馏不会影响其他模态表示。 文中以完全监督...
摘要:语义分割任务作为计算机视觉中的基础任务之一,其目的是对图像中的每一个像素进行分类。该任务也被广泛应用于实践,例如自动驾驶和医学图像分割。现有流行的用于语义分割任务的模型,例如DeepLab和PSPNet系列,虽然获得了很好的分割精度,但是所需的算力成本较高。本文考虑使用知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD)算法来缓解...
结论与未来工作目录页ContentsPage知识蒸馏语义分割知识蒸馏概述知识蒸馏概述知识蒸馏概述1.知识蒸馏是一种模型压缩技术,通过将大模型的知识迁移到小模型上,实现模型的轻量化和高效化。2.知识蒸馏利用了大模型的软标签信息,使得小模型能够更好地学习大模型的预测能力和泛化能力。3.知识蒸馏可以应用于各种任务,如分类、回...
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...
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,...
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,...
专利摘要显示，本发明公开了一种基于语义驱动和图卷积知识蒸馏的遥感图像语义分割方法，涉及深度学习的语义分割网络技术领域。在训练阶段，将经过预处理和数据增强的遥感图像输入到教师网络中进行训练；通过计算预测图与对应的真实语义分割图像之间的损失函数值，获得教师模型的最优权值矢量和偏置项，以此作为蒸馏过程中的...
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，现在又开始研究知识蒸馏。
进一步地,提出将结构化知识从大型网络提炼成小型网络, 其动机是语义分割是一个结构化预测问题。我们研究两种结构化蒸馏方案: (i) 逐对精馏, 蒸馏成对的相似点, (ii) 整体蒸馏, 使用 GAN 提取整体知识。通过在Cityscapes,Camvid、ADE20K 三个场景解析数据集上的大量实验, 证明了该知识蒸馏方法的有效性。
通过不断探索和发展新的知识蒸馏方法,我们可以进一步推动深度学习技术的发展和应用。第二部分语义分割任务概述与挑战关键词关键要点【语义分割任务概述】: 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...