基于知识蒸馏的轻量级人体姿态估计网络设计
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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