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TIE-KD： 基于教师独立和可解释的知识蒸馏的单目深度估计
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种面向少教师推理的知识蒸馏方法（FTI KD），通过比较式知识蒸馏（CKD）来减少对教师模型推理的依赖。实验证明，CKD优于最先进的数据增强和知识蒸馏技术。
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关键要点
- 知识蒸馏在大规模预训练模型时代起到了重要作用，能够将教师模型的智慧转移到学生模型中。
- 传统知识蒸馏假设频繁对教师模型进行推理，但这在现实中成本高昂且不符合实际情况。
- 本文提出了面向少教师推理的知识蒸馏方法（FTI KD），旨在减少对教师模型推理的依赖。
- 当前知识蒸馏技术和数据增强策略在受限环境下效果不佳。
- 提出的比较式知识蒸馏（CKD）通过对比学习鼓励学生模型理解教师模型的微妙差异，提供额外学习信号。
- CKD 原理被扩展到样本组，实现更高效的学习，减少教师调用。
- 实证评估表明，CKD 始终优于最先进的数据增强和知识蒸馏技术。
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