本发明公开了一种面向CT图像分割的知识蒸馏方法，该方法首先提取特征图对，对同一份待分割的输入CT图像，从学生模型和教师模型中提取尺寸相同的特征图对；然后计算蒸馏损失，对特征图对中的各语义区域代表特征之间计算相似度，将学生模型和教师模型的相似度差值作为蒸馏损失；最后指导训练，将蒸馏损失和原本学生模型的分割任务损失回传给学生模型，更新学生模型的网络参数完成训练。本发明知识蒸馏方法专为医学CT图像设计，在不影响轻量级分割网络的运行效率的基础上，大大提高了其分割效果；使得轻量级模型在实际应用场景中可以替代重量级模型运行；通用性强，使用方便。