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......@@ -36,7 +36,7 @@ PP-OCR从骨干网络选择和调整、预测头部的设计、数据增强、
PP-OCRv3采用PP-OCRv2的[CML](https://arxiv.org/pdf/2109.03144.pdf)蒸馏策略,在蒸馏的student模型、teacher模型精度提升,CML蒸馏策略上分别做了优化。
- 在蒸馏student模型精度提升方面,提出了PP-OCRv2的FPN结构改进版RSEFPN(Residual Squeeze-and-Excitation FPN),用于提升student模型精度和召回。
- 在蒸馏student模型精度提升方面,提出了基于残差结构的通道注意力模块RSEFPN(Residual Squeeze-and-Excitation FPN),用于提升student模型精度和召回。
RSEFPN的网络结构如下图所示,RSEFPN在PP-OCRv2的FPN基础上,将FPN中的卷积层更换为了通道注意力结构的RSEConv层。
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