本文考虑使用知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD)算法来缓解这个问题。KD作为模型压缩里的一项重要技术,其核心思想是将教师模型中学习的知识作为监督信号来训练学生模型,使得学生模型得到更好的性能。虽然现有的语义分割知识蒸馏方法能够对学生网络的性能进行提升,但是这些方法通常是从单张图像中提取知识,忽略了跨图像之间的...
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...
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,...
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...
结论与未来工作展望目录页ContentsPage知识蒸馏语义分割模型模型背景与介绍模型背景与介绍知识蒸馏技术语义分割模型1.知识蒸馏技术是一种用于训练深度学习模型的有效方法。2.通过将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型,可以提高学生模型的性能。3.知识蒸馏技术可以应用于各种任务,包括分类、回归和语义分割等。1.语义分割模型...
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...
银江技术申请基于语义驱动和图卷积知识蒸馏的遥感图像语义分割专利，达到出色的语义分割效率和准确度 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“一种基于语义驱动和图卷积知识蒸馏的遥感图像语义分割方法”的专利，公开号 CN 119068362 A，申请日期为2024年8月。专利摘要显示，...
本文考虑到Dense Prediction是一个结构化预测问题,我们提出将结构化知识从大型网络提取到小型网络。具体地来说,在本文中研究了两种结构化的蒸馏方案:一是成对蒸馏,通过建立静态图来提取成对的相似点;二是整体蒸馏,即用对抗性训练来提取整体知识。本文利用结构化的知识蒸馏方案,应用于语义分割、深度估计和目标检测三种...
本文研究了利用大型网络训练小型语义分割网络的知识蒸馏策略。我们从简单的像素式精馏方案开始, 该方案应用于图像分类的精馏方案, 并分别对每个像素进行知识精馏。我们进一步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) 对精馏, 蒸馏成对的相似...