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智能汽车自动驾驶系统知识蒸馏在模型压缩中的应用.docx
资料介绍
智能汽车自动驾驶系统知识蒸馏在模型压缩中的应用
摘要：知识蒸馏是自动驾驶深度学习模型压缩的重要技术，通过将大模型的知识迁移到小模型中，在保持较高精度的前提下显著降低模型复杂度。本文系统分析了知识蒸馏在自动驾驶模型压缩中的应用，涵盖蒸馏方法分类、教师模型设计、学生模型训练、蒸馏损失函数以及多任务蒸馏，深入探讨了知识蒸馏在自动驾驶感知模型压缩中的工程实践。
一、引言
在自动驾驶系统中，深度学习模型的精度与推理速度之间存在权衡。大模型具有更高的精度，但推理速度慢，在车端嵌入式平台上难以实时运行。小模型推理速度快，但精度通常低于大模型。知识蒸馏通过将大模型的知识迁移到小模型中，使小模型在保持较高精度的前提下显著降低模型复杂度，在精度与推理速度之间取得了更好的平衡。2026年，知识蒸馏已成为自动驾驶感知模型压缩的标准技术，在目标检测、语义分割、深度估计等任务中得到了广泛应用。
二、知识蒸馏原理
2.1 教师学生框架
知识蒸馏采用教师学生框架，教师模型是精度较高的复杂模型，学生模型是需要压缩的轻量化模型。学生模型在训练过程中，不仅学习真实数据的标注，还学习教师模型的输出，将教师模型的知识迁移到学生模型中。
2.2 软标签
教师模型的输出经过Softmax函数后，除了正确类别外，其他类别的概率分布也包含了教师模型的知识。软标签是教师模型输出的概率分布，比硬标签包含更多的信息，学生模型通过学习软标签，学习教师模型对不同类别的相似性判断。
三、蒸馏方法
3.1 响应蒸馏
响应蒸馏是最基础的蒸馏方法，学生模型学习教师模型的输出响应。响应蒸馏的损失函数包括学生模型与教师模型输出之间的KL散度或均方误差。
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