Applications of Knowledge Distillation in Remote Sensing: A Survey

要約

リモート センシング (RS) の分野におけるモデルの複雑さはますます増大しており、モデルの精度と計算効率のバランスをとるソリューションに対する需要が高まっています。
知識蒸留 (KD) は、このニーズを満たす強力なツールとして登場し、パフォーマンスを大幅に低下させることなく、大規模で複雑なモデルからより小規模で効率的なモデルへの知識の転送を可能にします。
このレビュー記事では、KD と RS におけるその革新的なアプリケーションについて広範な考察を提供します。
KD は、複雑で扱いにくいモデル (教師) から、よりコンパクトで効率的なモデル (生徒) に知識を伝達するために開発された手法であり、さまざまな分野で大幅な進化と応用が見られています。
最初に、KD 手法の基本概念と歴史的発展を紹介します。
KD を採用する利点は、特にモデルの圧縮、計算効率の向上、パフォーマンスの向上の点で強調されており、これらは RS シナリオでの実際の展開にとって極めて重要です。
この記事では、KD 手法の包括的な分類を提供し、各カテゴリを批判的に分析して代替オプションの広さと深さを実証し、インスタンスのセグメンテーションやオブジェクトなどの RS タスクにおける KD 手法の実際的な実装を示す特定のケーススタディを示します。
検出。
さらに、このレビューでは、実際的な制約や予想される将来の方向性など、RS における KD の課題と限界について議論しており、RS 分野の研究者や実践者に包括的な概要を提供しています。
この組織を通じて、この論文は KD における研究の現状を明らかにするだけでなく、将来の研究の機会に向けた準備を整え、それによって学術研究と実際の応用の両方に大きく貢献します。

要約(オリジナル)

With the ever-growing complexity of models in the field of remote sensing (RS), there is an increasing demand for solutions that balance model accuracy with computational efficiency. Knowledge distillation (KD) has emerged as a powerful tool to meet this need, enabling the transfer of knowledge from large, complex models to smaller, more efficient ones without significant loss in performance. This review article provides an extensive examination of KD and its innovative applications in RS. KD, a technique developed to transfer knowledge from a complex, often cumbersome model (teacher) to a more compact and efficient model (student), has seen significant evolution and application across various domains. Initially, we introduce the fundamental concepts and historical progression of KD methods. The advantages of employing KD are highlighted, particularly in terms of model compression, enhanced computational efficiency, and improved performance, which are pivotal for practical deployments in RS scenarios. The article provides a comprehensive taxonomy of KD techniques, where each category is critically analyzed to demonstrate the breadth and depth of the alternative options, and illustrates specific case studies that showcase the practical implementation of KD methods in RS tasks, such as instance segmentation and object detection. Further, the review discusses the challenges and limitations of KD in RS, including practical constraints and prospective future directions, providing a comprehensive overview for researchers and practitioners in the field of RS. Through this organization, the paper not only elucidates the current state of research in KD but also sets the stage for future research opportunities, thereby contributing significantly to both academic research and real-world applications.

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