論文の概要: Applications of Knowledge Distillation in Remote Sensing: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12111v1
- Date: Wed, 18 Sep 2024 16:30:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-19 16:45:43.719531
- Title: Applications of Knowledge Distillation in Remote Sensing: A Survey
- Title（参考訳）: リモートセンシングにおける知識蒸留の応用
- Authors: Yassine Himeur, Nour Aburaed, Omar Elharrouss, Iraklis Varlamis, Shadi Atalla, Wathiq Mansoor, Hussain Al Ahmad,
- Abstract要約: 知識蒸留(KD)は、複雑な、しばしば面倒なモデル(教師)からよりコンパクトで効率的なモデル(学生)へ知識を伝達するために開発された技術である。
この記事では、KDテクニックの包括的な分類法を提供し、各カテゴリを批判的に分析して、代替オプションの幅と深さを実証する。
本報告では, RSにおけるKDの課題と限界について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.481234252899159
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the ever-growing complexity of models in the field of remote sensing (RS), there is an increasing demand for solutions that balance model accuracy with computational efficiency. Knowledge distillation (KD) has emerged as a powerful tool to meet this need, enabling the transfer of knowledge from large, complex models to smaller, more efficient ones without significant loss in performance. This review article provides an extensive examination of KD and its innovative applications in RS. KD, a technique developed to transfer knowledge from a complex, often cumbersome model (teacher) to a more compact and efficient model (student), has seen significant evolution and application across various domains. Initially, we introduce the fundamental concepts and historical progression of KD methods. The advantages of employing KD are highlighted, particularly in terms of model compression, enhanced computational efficiency, and improved performance, which are pivotal for practical deployments in RS scenarios. The article provides a comprehensive taxonomy of KD techniques, where each category is critically analyzed to demonstrate the breadth and depth of the alternative options, and illustrates specific case studies that showcase the practical implementation of KD methods in RS tasks, such as instance segmentation and object detection. Further, the review discusses the challenges and limitations of KD in RS, including practical constraints and prospective future directions, providing a comprehensive overview for researchers and practitioners in the field of RS. Through this organization, the paper not only elucidates the current state of research in KD but also sets the stage for future research opportunities, thereby contributing significantly to both academic research and real-world applications.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシング(RS)分野におけるモデルの複雑さの増大に伴い、モデル精度と計算効率のバランスをとるソリューションの需要が高まっている。
知識蒸留(KD)は、このニーズを満たす強力なツールとして登場し、大規模で複雑なモデルからより小さく、より効率的なものへの知識の伝達を可能にし、性能を著しく損なうことなく実現している。
本稿では, RSにおけるKDとその革新的な応用について概観する。
複雑な、しばしば面倒なモデル(教師)からよりコンパクトで効率的なモデル(学生)へ知識を伝達するために開発された技術であるKDは、様々な領域にわたって大きな進化と応用が見られた。
まず,KD法の基本概念と歴史的進展を紹介する。
KDを採用する利点は、特にモデル圧縮、計算効率の向上、性能向上といった点で強調され、RSシナリオの実践的な展開に欠かせない。
この記事では,KD手法の包括的分類について紹介し,各カテゴリを批判的に分析し,選択肢の幅と深さを検証し,事例分割やオブジェクト検出など,RSタスクにおけるKD手法の実践的実装を示す,特定のケーススタディを示す。
さらに, RSにおけるKDの課題と限界, 実践的制約, 今後の方向性などについて論じ, RSの分野における研究者や実践者の包括的概要を提供する。
この組織を通じて、本論文は、KDにおける研究の現状を解明するだけでなく、今後の研究機会のステージを設定し、学術研究と実世界の応用の両方に大きく貢献する。
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