論文の概要: A Comprehensive Review of Knowledge Distillation in Computer Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00936v3
- Date: Mon, 8 Apr 2024 07:52:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 00:06:38.804810
- Title: A Comprehensive Review of Knowledge Distillation in Computer Vision
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンにおける知識蒸留の概観
- Authors: Sheikh Musa Kaleem, Tufail Rouf, Gousia Habib, Tausifa jan Saleem, Brejesh Lall,
- Abstract要約: 本稿では, 複雑なモデルをより小さく, より単純なものに圧縮する技術である, 知識蒸留研究の現状について検討する。
本稿では,知識蒸留に関する主要な原則と技術の概要を述べるとともに,コンピュータビジョン分野における知識蒸留の応用について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9407806800208816
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning techniques have been demonstrated to surpass preceding cutting-edge machine learning techniques in recent years, with computer vision being one of the most prominent examples. However, deep learning models suffer from significant drawbacks when deployed in resource-constrained environments due to their large model size and high complexity. Knowledge Distillation is one of the prominent solutions to overcome this challenge. This review paper examines the current state of research on knowledge distillation, a technique for compressing complex models into smaller and simpler ones. The paper provides an overview of the major principles and techniques associated with knowledge distillation and reviews the applications of knowledge distillation in the domain of computer vision. The review focuses on the benefits of knowledge distillation, as well as the problems that must be overcome to improve its effectiveness.
- Abstract（参考訳）: 近年、ディープラーニング技術は最先端の機械学習技術を上回ることが実証されており、コンピュータビジョンが最も顕著な例の1つである。
しかし、ディープラーニングモデルは、大きなモデルサイズと高い複雑さのため、リソース制約のある環境にデプロイする際の大きな欠点に悩まされる。
知識蒸留は、この課題を克服するための重要な解決策の1つです。
本稿では, 複雑なモデルをより小さく, より単純なものに圧縮する技術である, 知識蒸留研究の現状について検討する。
本稿では,知識蒸留に関する主要な原則と技術の概要を述べるとともに,コンピュータビジョン分野における知識蒸留の応用について概説する。
本レビューは, 知識蒸留のメリットと, その有効性向上のために克服すべき課題に焦点を当てる。
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