Fork自 PaddlePaddle / PaddleDetection
# Distillation(蒸馏) ## YOLOv3模型蒸馏 以YOLOv3-MobileNetV1为例,使用YOLOv3-ResNet34作为蒸馏训练的teacher网络, 对YOLOv3-MobileNetV1结构的student网络进行蒸馏。 COCO数据集作为目标检测任务的训练目标难度更大,意味着teacher网络会预测出更多的背景bbox,如果直接用teacher的预测输出作为student学习的`soft label`会有严重的类别不均衡问题。解决这个问题需要引入新的方法,详细背景请参考论文:[Object detection at 200 Frames Per Second](https://arxiv.org/abs/1805.06361)。 为了确定蒸馏的对象,我们首先需要找到student和teacher网络得到的`x,y,w,h,cls,objness`等Tensor,用teacher得到的结果指导student训练。具体实现可参考[代码](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/ppdet/slim/distill.py) ## Citations ``` @article{mehta2018object, title={Object detection at 200 Frames Per Second}, author={Rakesh Mehta and Cemalettin Ozturk}, year={2018}, eprint={1805.06361}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} } ```