KD-SCFNet: Towards more accurate and lightweight salient object detection via knowledge distillation

计算机科学 蒸馏 稳健性(进化) 人工智能 突出 一般化 机器学习 模式识别(心理学) 目标检测 数据挖掘 数学 色谱法 生物化学 基因 数学分析 化学
作者
Jin Zhang,Yanjiao Shi,Jinyu Yang,Qianqian Guo
出处
期刊:Neurocomputing [Elsevier BV]
卷期号:572: 127206-127206 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.neucom.2023.127206
摘要

Most existing salient object detection (SOD) models are difficult to apply due to the complex and huge model structures. Although some lightweight models are proposed, the accuracy is barely satisfactory. In this paper, we design a novel semantics-guided contextual fusion network (SCFNet) that focuses on the interactive fusion of multi-level features for accurate and efficient salient object detection. Furthermore, we apply knowledge distillation to SOD task and provide a sizeable dataset KD-SOD80K. In detail, we transfer the rich knowledge from a seasoned teacher to the untrained SCFNet through unlabeled images, enabling SCFNet to learn a strong generalization ability to detect salient objects more accurately. The knowledge distillation based SCFNet (KD-SCFNet) achieves comparable accuracy to the state-of-the-art heavyweight methods with less than 1M parameters and 174 FPS real-time detection speed. Extensive experiments demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed distillation method and SOD framework.
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