《表4 不同蒸馏损失函数对车道线检测性能的影响》

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《基于目标特征蒸馏的车道线检测》

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由于网络最终的卷积层输出结果经过Softmax操作后，在特征图通道维度上对于任意一个位置像素属于各车道线和背景的分类概率满足概率分布。因此，在设计蒸馏损失函数时，除了使用均方误差直接度量每个像素的分类概率的距离以外，还可以通过使用KL散度损失函数，度量直接上采样分支和解码器分支输出的车道线分类概率图分布之间的距离，它从概率分布的角度度量了两个分支输出结果的距离。如表4所示，第2列是使用均方误差损失函数作为蒸馏损失函数的实验结果；第3列是使用KL散度损失函数作为蒸馏损失函数的实验结果，它比使用均方误差作为蒸馏损失函数的结果，在测试集上的F1评分提高了0.4%。