研究：Swin-T 蒸馏至 MobileNetV3 实现糖网分级
原文标题：Knowledge distillation across teacher architectures for compact diabetic retinopathy grading
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论文在 APTOS 2019 数据集上系统比较 ResNet-50、MobileNetV3-Large 与 Swin-T 三种教师模型向 MobileNetV3-Small 学生的知识蒸馏效果。最佳配置单种子 QWK 达 0.9093，三种子均值 0.9024，高于无蒸馏基线 0.8804。学生模型仅 1.52M 参数、5.94MB，相对 Swin-T 压缩 18 倍，但作者强调仍需外部独立验证。
- 问题
- 糖网分级模型难以部署到资源受限硬件。
- 方法
- 系统对比 ResNet-50、MobileNetV3-Large、Swin-T 三种教师蒸馏到 MobileNetV3-Small 的效果。
- 结果
- 最佳单种子 QWK 0.9093，三种子均值 0.9024，高于无蒸馏基线 0.8804；学生模型 1.52M 参数、5.94MB，相对 Swin-T 压缩 18 倍。
- 影响
- 给出可落地的轻量分级蒸馏配方，但小差距对随机种子敏感，上线前需独立外部验证。
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