Kernkonzepte
提案されたAttention-guided Feature Distillation(AttnFD)方法は、教師から生徒への知識の蒸留において、単純でありながら強力な方法を示し、セマンティックセグメンテーションにおいて優れたパフォーマンスを発揮する。
Zusammenfassung
提案されたAttnFD方法は、Convolutional Block Attention Module(CBAM)を使用して特徴マップを洗練し、教師から生徒へと蒸留することで重要な領域を強調し、背景ノイズを減少させる。この新しいアプローチは、KDにおける新規性を導入し、広く使用されているベンチマークデータセットでコンパクトモデルの最先端性能を大幅に向上させる。
多くの研究が軽量モデルの設計に焦点を当ててきた中で、KDは深層ニューラルネットワークにおける精度と効率性のバランスを最適化するための効果的な戦略であることが証明されている。この技術は有用な情報(例:ピクセル間関係)をより大きな(教師)ネットワークから抽出し、これらの知識をより軽量な(生徒)ネットワークのトレーニングに監督させる。
AttnFDは他の既存手法と比較して顕著なパフォーマンス向上を示し、広く使用されているデータセットで最先端手法と比較してその効果が検証されました。
Statistiken
AttnFDはResNet18を使用した場合、PascalVOC 2012検証セットでmIoUが73.09%であります。
AttnFDはMobileNet-V2を使用した場合、Cityscapes検証セットでmIoUが70.38%です。
教師モデルDeeplab-V3 + (ResNet-101)ではmIoUが77.85%です。
Zitate
"Unlike other existing methods that perform multiple distillation losses, such as the KD loss, it only needs to fine-tune just one hyperparameter."
"Extensive experiments on two benchmark datasets consistently demonstrated significant performance improvements over models without distillation."
"AttnFD demonstrates notable performance enhancement for the model without distillation, achieving a 5.59% increase when employing ResNet18 as the student backbone."