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摘要 - 在低分辨率图像中识别对象是一项具有挑战性的任务，因为缺乏信息的细节。最近的研究表明，知识蒸馏方法可以通过对齐跨分辨率表示形式有效地将知识从高分辨率的教师模型转移到低分辨率的学生模型。但是，这些方法仍然面临着适应公认对象在训练和测试图像之间表现出显着表示差异的情况的局限性。在这项研究中，我们提出了一种跨分辨率的关系对比蒸馏方法，以促进低分辨率对象识别。我们的方法使学生模型能够模仿训练有素的教师模型的行为，该模型在识别高分辨率对象方面具有很高的精度。为了提取足够的知识，学生学习受到对比的关系蒸馏损失的监督，这保留了对比表示空间中各种关系结构中的相似性。以这种方式，可以有效地增强恢复熟悉的低分辨率对象缺失细节的能力，从而导致更好的知识转移。对低分辨率对象分类和低分辨率面部识别的广泛实验清楚地证明了我们方法的有效和适应性。
低分辨率对象识别具有交叉...
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