近日，我院视觉大模型及应用研究团队在IEEE Transaction on Image Processing顶级学术期刊（CCF-A类）发表题为“Restructuring the Teacher and Student in Self-Distillation”的研究论文。IEEE Transactions on Image Processing (TIP)是图像处理领域公认的顶级期刊之一，其影响因子为10.8，是中国科学院一区TOP期刊，计算机图形学与多媒体领域的CCF-A类期刊，代表了图像处理领域先进的重大进展，要求论文在理论和工程效果上对图像处理及相关领域具有重要推动作用。
该论文主要研究内容集中在通过自蒸馏（Self-Distillation）技术重新构建教师网络和学生网络的结构。研究团队提出了一种基于网络重参数化的子网络自蒸馏方法，旨在提高模型在图像分类任务和密集预测任务（如目标检测和语义分割）上的性能。通过实验，作者们展示了他们的方法能够在保持模型大小不变的情况下，提高模型的准确率。
该文章以宁波大学博彩导航
为第一单位，2021级硕士研究生郑瑜杰为第一作者，王翀老师为通讯作者。该研究的设计及实验均在宁波大学独立完成。上述研究工作得到国家自然科学基金（62271274）和宁波市重大示范应用项目（2024Z004）的大力支持。
