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利用无数据知识迁移优化视觉变换器
内容提要
本文讨论了多种基于知识蒸馏的视觉变换器（ViT）优化方法，包括细粒度流形知识蒸馏、自动缩放框架As-ViT、早期知识蒸馏框架DearKD及累积空间知识蒸馏（CSKD）。研究表明，这些方法在ImageNet等数据集上显著提高了模型性能和数据效率，尤其在零数据情况下表现优异。
关键要点
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提出了一种基于细粒度流形知识蒸馏的方法，旨在减少视觉变换器的计算量，并在ImageNet-1k分类基准测试中实现76.5%的高准确性。
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开发了名为As-ViT的自动缩放框架，用于设计和扩展视觉变换器，在分类和检测任务上表现出强大的性能，训练时间仅需12小时。
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提出了早期知识蒸馏框架DearKD，通过提取卷积神经网络的早期中间层归纳偏差，提高变压器的数据效率，尤其在零数据情况下表现优异。
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提出了累积空间知识蒸馏（CSKD）方法，从CNN空间响应中将知识传递到ViT的所有补丁令牌，利用Cumulative Knowledge Fusion模块，在ImageNet-1k和下游数据集上取得优异表现。
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提出了一种CNN到ViT知识蒸馏框架，实验证明在三个语义分割基准数据集上的mIoU增量超过最先进知识蒸馏方法的200%。
延伸问答
什么是细粒度流形知识蒸馏？
细粒度流形知识蒸馏是一种优化视觉变换器的方法，旨在减少计算量，并在ImageNet-1k分类基准测试中实现76.5%的高准确性。
As-ViT框架的主要特点是什么？
As-ViT是一个自动缩放框架，用于设计和扩展视觉变换器，能够在分类和检测任务上表现出强大的性能，训练时间仅需12小时。
DearKD框架如何提高数据效率？
DearKD框架通过提取卷积神经网络的早期中间层归纳偏差，提升变压器的数据效率，尤其在零数据情况下表现优异。
什么是累积空间知识蒸馏（CSKD）？
累积空间知识蒸馏（CSKD）是一种方法，通过从CNN空间响应中将知识传递到ViT的所有补丁令牌，利用Cumulative Knowledge Fusion模块，在多个数据集上取得优异表现。
该研究如何评估不同方法的性能？
研究通过大量实验证明了不同方法在ImageNet、部分ImageNet、无数据设置和其他下游任务上的性能，显示出DearKD优于基准和最先进的方法。
CNN到ViT知识蒸馏框架的创新点是什么？
该框架包括视觉语言特征蒸馏模块和像素级解耦蒸馏模块，实验证明其在三个语义分割基准数据集上的mIoU增量超过最先进知识蒸馏方法的200%。
