Distilling-Object-Detectors:CVPR 2019 论文 Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature Imitation 的实现-源码
我们的 CVPR 2019 论文 Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature Imitation 的实现
我们提出了一种基于锚点的对象检测模型的通用蒸馏方法，以利用大型教师模型的知识获得增强的小型学生模型，该模型是正交的，可以进一步与量化和剪枝等其他模型压缩方法相结合。 香草知识蒸馏技术的关键观察是预测置信度的类间差异揭示了笨拙的模型如何趋于泛化（例如，当输入实际上是一只狗时，模型将在猫标签上放置多少置信度）。 虽然我们的想法是物体附近特征响应的位置间差异也揭示了检测器倾向于泛化的程度（例如，模型的响应对于不同的近物体锚点位置有何不同）。
我们发布了基于 shufflenet 的检测器和基于VGG11的Faster R-CNN 的提取代码，该代码库实现了基于Faster R-CNN模仿。 检查以获取基于 Shufflene
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