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s920243400
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编写于
7月 04, 2022
作者:
E
Evezerest
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7月 04, 2022
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+2
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doc/doc_ch/knowledge_distillation.md
doc/doc_ch/knowledge_distillation.md
+2
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未找到文件。
doc/doc_ch/knowledge_distillation.md
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...
@@ -591,8 +591,9 @@ Metric:
...
@@ -591,8 +591,9 @@ Metric:
#### 2.2.5 检测蒸馏模型finetune
#### 2.2.5 检测蒸馏模型finetune
PP-OCRv3检测蒸馏有两种方式:
PP-OCRv3检测蒸馏有两种方式:
-
采用ch_PP-OCRv3_det_cml.yml,采用
cml蒸馏,同样Teacher模型设置为PaddleOCR提供的模型或者您训练好的大模型
-
采用ch_PP-OCRv3_det_cml.yml,采用
CML蒸馏,同样Teacher模型设置为PaddleOCR提供的模型或者您训练好的大模型。
-
采用ch_PP-OCRv3_det_dml.yml,采用DML的蒸馏,两个Student模型互蒸馏的方法,在PaddleOCR采用的数据集上相比单独训练Student模型有1%-2%的提升。
-
采用ch_PP-OCRv3_det_dml.yml,采用DML的蒸馏,两个Student模型互蒸馏的方法,在PaddleOCR采用的数据集上相比单独训练Student模型有1%-2%的提升。
> 如果您在自己的场景中没有训练过高精度大模型,或原始PP-OCR模型在您的场景中表现不好,则无法使用CML训练以达到更高精度,更应该采用DML训练
在具体fine-tune时,需要在网络结构的
`pretrained`
参数中设置要加载的预训练模型。
在具体fine-tune时,需要在网络结构的
`pretrained`
参数中设置要加载的预训练模型。
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