目标检测模型蒸馏教程

教程内容请参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/0.2/slim/distillation/README.md

示例结果

MobileNetV1-YOLO-V3-VOC

FLOPS	输入尺寸	每张GPU图片个数	推理时间（fps）	Box AP	下载
baseline	608	16	104.291	76.2	下载链接
蒸馏后	608	16	106.914	79.0	下载链接
baseline	416	16	-	76.7	下载链接
蒸馏后	416	16	-	78.2	下载链接
baseline	320	16	-	75.3	下载链接
蒸馏后	320	16	-	75.5	下载链接

蒸馏后的结果用ResNet34-YOLO-V3做teacher，4GPU总batch_size64训练90000 iter得到

MobileNetV1-YOLO-V3-COCO

FLOPS	输入尺寸	每张GPU图片个数	推理时间（fps）	Box AP	下载
baseline	608	16	78.302	29.3	下载链接
蒸馏后	608	16	78.523	31.4	下载链接
baseline	416	16	-	29.3	下载链接
蒸馏后	416	16	-	30.0	下载链接
baseline	320	16	-	27.0	下载链接
蒸馏后	320	16	-	27.1	下载链接

蒸馏后的结果用ResNet34-YOLO-V3做teacher，4GPU总batch_size64训练600000 iter得到