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...
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,...
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,...
·我们研究知识蒸馏策略, 以训练准确的紧凑型语义分割网络 ·我们提出了两种结构化的知识蒸馏方案, pair-wise和整体蒸馏, enforcing pair-wise and high-order consistency between the outputs of the compact and cumbersome segmentation networks 。 ·我们通过在三个基准数据集上改进最近开发的最先进的紧凑型分割网络...
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...
将LiDAR 点与图像结合进行语义分割已展现出巨大的潜力。然而,由于两种模态之间的异质性(如密度、视野),在每个点和像素之间建立双射映射存在挑战。这种模态对齐问题在跨模态方法的网络设计和数据处理上引入了新的挑战。具体而言,1)投影到图像平面外的点;2)保持几何一致性的复杂性限制了许多数据增强技术的应用。为了解决...
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...
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...
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.语义分割模型是一种用于图像分割的深度学习模型。2.语义分割模型可以将图像中的每个像素分配给一个特定的类别。3.语义分割模型在各种应用场景中都有广泛的应用,包括自动驾驶、医学影像分析和机器人视觉等。模型背景与介绍知识蒸馏语义分割模型的优势知识...