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研究背景与动机​

1. ​视频识别技术演进​：

   • 从传统3D CNN转向Transformer架构，因后者能更好捕获长时空依赖关系。
   • ​核心问题​：Transformer的自注意力机制计算复杂度高（O(n2)），处理密集视频数据时资源消耗大。

2. ​现有方案局限​：

   • Video-FocalNet（前期工作）用焦点调制（Focal Modulation）替代自注意力，但基础模型参数量达157M，仍不适合边缘设备部署。

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​核心创新：DVFL-Net​

1. ​整体架构​：

   • ​师生蒸馏框架​：
     • ​教师模型​：预训练的Video-FocalNet Base（157M参数）。
     • ​学生模型​：轻量化VFL-Net（22M参数），通过知识蒸馏继承教师模型的时空知识。
     • ​蒸馏机制​：结合前向KL散度损失（Lkd​）和交叉熵损失（Lce​），优化目标为：
       Ltotal​=α⋅Lkd​+(1−α)⋅Lce​
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