基于多结构教师蒸馏的服装图像分类方法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第12期北京时间：
作者：张晓滨, 刘昊
摘要：针对当前大多数服装图像分类模型结构复杂、参数量大的问题，结合多教师知识蒸馏方法，提出一种基于多结构教师蒸馏的服装图像分类方法。该方法要点在于，选取学习了不同类型知识的多个蒸馏模型作为多教师网络，根据每个教师的模型表现自适应分配权重，协同作为监督来指导目标模型的学习，实现服装分类模型的轻量化改进。在服装数据集DeepFashion上的实验表明，该方法相对于同结构的服装分类模型约有1.14百分点的准确率提升，且模型本身仅有0.27 M的参数量。
关键词：模型压缩, 知识蒸馏, 多教师知识蒸馏, 服装图像分类
