基于金字塔知识的自蒸馏HRNet目标分割方法

知识蒸馏能有效地将教师网络的表征能力迁移到学生网络,无须改变网络结构即可提升网络的性能.因此,在性能优异的目标分割主干网HRNet(High-Resolution Net)中构建自蒸馏学习模型具有重要意义.针对HRNet并行结构中深层与浅层信息充分融合导致直接蒸馏难以实现的挑战,本文提出一种基于多尺度池化金字塔的结构化自蒸馏学习模型:在HRNet分支结构中引入多尺度池化金字塔表示模块,提升网络的知识表示和学习能力;构造“自上而下”和“一致性”两种蒸馏模式;融合交叉熵损失、KL(Kullback-Leibler)散度损失和结构化相似性损失进行自蒸馏学习.在四个包含显著性目标和伪装目标的分割数据集上的实验表明:本文模型在不增加资源开销的前提下,有效提升了网络的目标分割性能.