[1] Cubuk E D, Zoph B, Mane D, et al. Autoaugment: Learning augmentation strategies from data[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2019: 113-123.
[1] Cubuk E D, Zoph B, Mane D, et al. Autoaugment: Learning augmentation strategies from data[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2019: 113-123.
Park 等人提出了 RKD [10]，基于关系的知识蒸馏算法，RKD 中进一步考虑个体输出之间的关系，使用 2 种损失函数，二阶的距离损失（distance-wise）和三阶的角度损失（angle-wise）
Park 等人提出了 RKD [10]，基于关系的知识蒸馏算法，RKD 中进一步考虑个体输出之间的关系，使用 2 种损失函数，二阶的距离损失（distance-wise）和三阶的角度损失（angle-wise）
本论文提出的算法关系知识蒸馏（RKD）迁移教师模型得到的输出结果间的结构化关系给学生模型，不同于之前的只关注个体输出结果，RKD 算法使用两种损失函数：二阶的距离损失 （distance-wise） 和三阶的角度损失 （angle-wise）。在最终计算蒸馏损失函数的时候，同时考虑KD loss 和 RKD loss。最终精度优于单独使用 KD loss 蒸馏得到的模型精度。
本论文提出的算法关系知识蒸馏（RKD）迁移教师模型得到的输出结果间的结构化关系给学生模型，不同于之前的只关注个体输出结果，RKD 算法使用两种损失函数：二阶的距离损失(distance-wise)和三阶的角度损失(angle-wise)。在最终计算蒸馏损失函数的时候，同时考虑 KD loss 和 RKD loss。最终精度优于单独使用 KD loss 蒸馏得到的模型精度。
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## 4. 参考文献
## 4. 参考文献
[1] Hinton G, Vinyals O, Dean J. Distilling the knowledge in a neural network[J]. arXiv preprint arXiv:1503.02531, 2015.
[1] Hinton G, Vinyals O, Dean J. Distilling the knowledge in a neural network[J]. arXiv preprint arXiv:1503.02531, 2015.
- Windows 环境，目前支持基于 `Visual Studio 2019 Community` 进行编译；此外，如果您希望通过生成 `sln解决方案` 的方式进行编译，可以参考该文档：[https://zhuanlan.zhihu.com/p/145446681](https://zhuanlan.zhihu.com/p/145446681)
- Windows 环境，目前支持基于 `Visual Studio 2019 Community` 进行编译；此外，如果您希望通过生成 `sln解决方案` 的方式进行编译，可以参考该文档：[https://zhuanlan.zhihu.com/p/145446681](https://zhuanlan.zhihu.com/p/145446681)
* 该文档主要介绍基于 Linux 环境下的 PaddleClas C++ 预测流程，如果需要在 Windows 环境下使用预测库进行 C++ 预测，具体编译方法请参考 [Windows下编译教程](./cpp_deploy_on_windows.md)。
* 该文档主要介绍基于 Linux 环境下的 PaddleClas C++ 预测流程，如果需要在 Windows 环境下使用预测库进行 C++ 预测，具体编译方法请参考 [Windows下编译教程](./cpp_deploy_on_windows.md)。
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### 1.1 编译opencv库
### 1.1 编译 opencv 库
* 首先需要从 opencv 官网上下载在 Linux 环境下源码编译的包，以 3.4.7 版本为例，下载及解压缩命令如下：
* 首先需要从 opencv 官网上下载在 Linux 环境下源码编译的包，以 3.4.7 版本为例，下载及解压缩命令如下：
