UNet改进（28）：KD Attention增强UNet的知识蒸馏方法详解

1. 知识蒸馏与注意力机制概述

1.1 知识蒸馏的基本原理

知识蒸馏由Hinton等人于2015年提出，核心思想是通过"教师-学生"框架，将复杂教师模型学到的知识迁移到更轻量的学生模型中。传统知识蒸馏主要关注输出层的软标签(soft targets)，而现代方法已扩展到中间特征表示的迁移。

知识蒸馏的三大核心组件：

1. 教师模型：通常是一个性能优越但参数量大的预训练模型

2. 学生模型：结构更简单、效率更高的目标模型

3. 蒸馏损失函数：衡量教师与学生之间知识差异的度量

1.2 注意力机制的价值

注意力机制源于人类视觉系统的工作方式，它使模型能够动态地聚焦于输入中最相关的部分。在计算机视觉任务中，注意力机制可以帮助模型：

• 抑制无关背景区域

• 增强关键特征的表示

• 建立长距离依赖关系

1.3 知识蒸馏与注意力的结合动机

将知识蒸馏与注意力机制结合的主要优势在于：

1. 特征引导：教师模型