高性能軽量クラック分割モデルの性能向上のための堅牢な特徴知識蒸留

提案のRFKD手法は、教師モデルの中間特徴マップと論理層からの知識を蒸留し、さらにクリーンデータと雑音データの混合入力を利用することで、学生モデルの精度、一般化性能、および雑音耐性を向上させる。