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...
ECCV 2022 | CMU提出首个快速知识蒸馏的视觉框架：ResNet50 80.1%精度，训练加速30%（2）
8. 实验结果1）首先是在 ResNet-50 和 ResNet-101 上的结果，如下表所示，FKD 取得了 80.1%/ResNet-50 和 81.9%/ResNet-101 的精度。同时训练时间相比普通训练和 ReLabel 都快了很多。2）作者还测试了 FKD 在 MEAL V2 上的结果...
ECCV 2022 | CMU提出首个快速知识蒸馏的视觉框架：ResNet50 80.1%精度，训练加速30%（1）
今天介绍一篇来自卡耐基梅隆大学等单位 ECCV 2022 的一篇关于快速知识蒸馏的文章，用基本的训练参数配置就可以把 ResNet-50 在 ImageNet-1K 从头开始 (from scratch) 训练到 80.1% (不使用 mixup，cutmix 等数据增强)，训练速度（尤其是数据读取...
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