目标检测无痛涨点新方法 | DRKD蒸馏让ResNet18拥有ResNet50的精度（二）
3、实验3.1、消融实验3.2、实例特征大小选择3.3、关系滤波实验3.4、超参数选择3.5、SOTA对比4、参考[1].Dual Relation Knowledge Distillation for Object Detection.
目标检测无痛涨点新方法 | DRKD蒸馏让ResNet18拥有ResNet50的精度（一）
知识蒸馏是一种有效的模型压缩方法。然而，将知识蒸馏应用于检测任务仍然是一个具有挑战性的课题。有两个关键点导致检测任务的蒸馏性能较差。前景和背景特征之间的严重失衡，小目标缺乏足够的特征表示。为了解决上述问题，作者提出了一种新的蒸馏方法，即双重关系知识蒸馏（DRKD），包括逐像素关系蒸馏和逐实例关系蒸馏...
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