【摘 要】
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随着卷积神经网络迅速发展,人们通过设计复杂的模型来解决姿态估计问题.为提高运行效率,提出利用知识蒸馏将大型网络的知识转移到紧凑型网络中.首先训练一个深层次的姿态估计教师网络,然后利用教师网络预测得到的概率热图作为学生网络的标签,指导学生网络完成姿态估计.学生网络是一个轻量级的姿态估计网络,它可以学习教师网络的姿态结构知识,并且训练时间远低于教师网络,能够在计算资源不足的情况下训练学生网络.
【机 构】
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国网浙江省电力有限公司双创中心,浙江 杭州 310051;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司,浙江 杭州 310009;浙江光珀智能科技有限公司,浙江 杭州 311100;杭州致成电子科技有限公司,浙
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随着卷积神经网络迅速发展,人们通过设计复杂的模型来解决姿态估计问题.为提高运行效率,提出利用知识蒸馏将大型网络的知识转移到紧凑型网络中.首先训练一个深层次的姿态估计教师网络,然后利用教师网络预测得到的概率热图作为学生网络的标签,指导学生网络完成姿态估计.学生网络是一个轻量级的姿态估计网络,它可以学习教师网络的姿态结构知识,并且训练时间远低于教师网络,能够在计算资源不足的情况下训练学生网络.
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