研究目的
提出一种适用于自然场景下唇部图像分割的新方法,该方法计算复杂度适合移动设备,采用结构相同的复杂教师网络和紧凑学生网络,并通过补救损失和替代性知识蒸馏方案进行增强。
研究成果
所提出的紧凑型学生网络通过替代性知识蒸馏方案和补救损失进行训练,在自然场景中实现了卓越的唇部分割性能,其计算成本低于教师网络和其他最先进方法,因而适用于移动应用。
研究不足
该方法可能对教师网络的初始分割错误较为敏感,并且需要对补救损失参数进行仔细调整。
研究目的
提出一种适用于自然场景下唇部图像分割的新方法,该方法计算复杂度适合移动设备,采用结构相同的复杂教师网络和紧凑学生网络,并通过补救损失和替代性知识蒸馏方案进行增强。
研究成果
所提出的紧凑型学生网络通过替代性知识蒸馏方案和补救损失进行训练,在自然场景中实现了卓越的唇部分割性能,其计算成本低于教师网络和其他最先进方法,因而适用于移动应用。
研究不足
该方法可能对教师网络的初始分割错误较为敏感,并且需要对补救损失参数进行仔细调整。
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