論文の概要: Knowledge Distillation for Road Detection based on cross-model Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05305v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 22:50:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 17:12:21.595183
• Title: Knowledge Distillation for Road Detection based on cross-model Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: クロスモデル半教師付き学習に基づく道路検出のための知識蒸留
• Authors: Wanli Ma, Oktay Karakus, Paul L. Rosin
• Abstract要約: 本稿では,知識蒸留と半教師付き学習手法を組み合わせた統合的アプローチを提案する。 このハイブリッドアプローチは、大規模モデルのロバストな機能を活用して、大規模な未ラベルデータを効果的に活用する。 半教師付き学習に基づく知識蒸留(SSLKD)アプローチは,学生モデルの性能向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.882572508794915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advancement of knowledge distillation has played a crucial role in enabling the transfer of knowledge from larger teacher models to smaller and more efficient student models, and is particularly beneficial for online and resource-constrained applications. The effectiveness of the student model heavily relies on the quality of the distilled knowledge received from the teacher. Given the accessibility of unlabelled remote sensing data, semi-supervised learning has become a prevalent strategy for enhancing model performance. However, relying solely on semi-supervised learning with smaller models may be insufficient due to their limited capacity for feature extraction. This limitation restricts their ability to exploit training data. To address this issue, we propose an integrated approach that combines knowledge distillation and semi-supervised learning methods. This hybrid approach leverages the robust capabilities of large models to effectively utilise large unlabelled data whilst subsequently providing the small student model with rich and informative features for enhancement. The proposed semi-supervised learning-based knowledge distillation (SSLKD) approach demonstrates a notable improvement in the performance of the student model, in the application of road segmentation, surpassing the effectiveness of traditional semi-supervised learning methods.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留の進歩は、より大きな教師モデルからより小さく効率的な学生モデルへの知識の移転を可能にする上で重要な役割を担い、特にオンラインおよびリソース制約の応用において有益である。 学生モデルの有効性は,教師から受けた蒸留知識の品質に大きく依存している。 乱れのないリモートセンシングデータのアクセシビリティを考えると、半教師付き学習はモデル性能を向上させるための一般的な戦略となっている。 しかし,機能抽出能力に限界があるため,より小さなモデルによる半教師付き学習のみに頼ることは不十分である。 この制限は、トレーニングデータを利用する能力を制限する。 本稿では,知識蒸留法と半教師付き学習法を組み合わせた統合的アプローチを提案する。 このハイブリッドアプローチは、大きなモデルの堅牢な能力を活用して、大きなラベルのないデータを効果的に活用し、その後、小さな学生モデルにリッチで有益な機能を提供して拡張する。 半教師あり学習に基づく知識蒸留(SSLKD)アプローチは,従来の半教師あり学習法を超越した道路分割の適用において,学生モデルの性能が顕著に向上したことを示す。

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