一、CWD特征蒸馏介绍

大部分的KD方法都是通过algin学生网络和教师网络的归一化的feature map, 最小化feature map上的激活值的差异。
逐通道知识蒸馏（channel-wise knowledge dissillation, CWD）将每个通道的特征图归一化来得到软概率图。通过简单地最小化两个网络的通道概率图之间的KL散度，蒸馏过程更关注每个通道最显著的区域，这对于密集预测任务很有价值。
参考论文：https://arxiv.org/pdf/2011.13256

二、CWD特征蒸馏实现流程

（1）使用softmax生成软概率图

class ChannelNorm(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ChannelNorm, self).__init__()
    def forward(self, featmap):
        n, c, h, w = featmap.shape
        featmap = featmap.reshape((n, c, -1))
        featmap = featmap.softmax(dim=-1)
        return featmap

self.normalize = ChannelNorm()

# 1.使用softmax生成软概率图
        norm_s = self.normalize(s_pred / self.temperature)
        norm_t = self.normalize(t_pred.detach() / self.temperature)

（2）对学生概率图取log

# 2.对学生概率图取log
norm_s = norm_s.log()

（3）计算学生和教师概率图之间的KL散度

# 3.计算学生和教师概率图之间的KL散度
loss = nn.KLDivLoss(reduction='sum')(norm_s, norm_t)
loss /= n * c
return loss * (self.temperature ** 2)

三、完整CWD特征蒸馏代码实现

class ChannelNorm(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ChannelNorm, self).__init__()
    def forward(self, featmap):
        n, c, h, w = featmap.shape
        featmap = featmap.reshape((n, c, -1))
        featmap = featmap.softmax(dim=-1)
        return featmap

class CriterionCWD(nn.Module):
    def __init__(self,  temperature=1.0):
        super(CriterionCWD, self).__init__()
        # define normalize function
        self.normalize = ChannelNorm()
        self.temperature = temperature
    def forward(self, s_pred, t_pred):
        n, c, h, w = s_pred.shape

        # 1.使用softmax生成软概率图
        norm_s = self.normalize(s_pred / self.temperature)
        norm_t = self.normalize(t_pred.detach() / self.temperature)

        # 2.对学生概率图取log
        norm_s = norm_s.log()

        # 3.计算学生和教师概率图之间的KL散度
        loss = nn.KLDivLoss(reduction='sum')(norm_s, norm_t)
        loss /= n * c
        return loss * (self.temperature ** 2)