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。 文中以完全监督的方...
02研究成果Research results为了综合解决上述问题,本文提出了一种基于三视图视角与图像引导的3D点云语义分割框架。首先结合深度分布估计将图像特征反投影至以三视图视角为基准的3D空间,以平衡硬件资源与特征精度。其次在统一3D空间中获取点云...
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...
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...
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...
在实时场景下,基于知识蒸馏的语义分割方法面临着诸多挑战。首先,我们来探讨这些挑战的具体内容。 1.实时性要求:在实时场景中,语义分割任务需要在极短的时间内完成。这使得模型需要具备高效的计算能力和快速的运行速度。如何设计轻量级且性能优秀的模型以满足这一需求是实时场景下的一个重要挑战。 2.复杂环境变化:实时场...
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...
一种基于注意力机制和知识蒸馏的图像语义分割方法,该方法是采用如下步骤实现的:步骤一:构建基于空洞卷积的多分支特征提取编码模块;步骤二:构建多尺度空洞空间金字塔池化模块;步骤三:构建嵌入通道注意力的空间注意力机制模块;步骤四:构建自适应多尺度特征融合模块;步骤五:分别构建教师网络和学生网络;步骤六:构建边缘信息...
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...