基于知识回顾与特征解耦的目标检测蒸馏
Distilling object detectors via knowledge review and decouple
陆军工程大学 指挥控制工程学院, 南京 210000
摘要
当前的知识蒸馏算法均只在对应层间进行蒸馏，为了解决这一问题，提高知识蒸馏的性能，首先分析了教师模型的低层特征对学生模型高层特征的指导作用，并在此基础上提出了基于知识回顾解耦的目标检测蒸馏方法。该方法首先将学生模型的高层特征与低层特征对齐、融合并区分空间和通道提取注意力，使得学生的高层特征能够渐进式地学到教师的低层和高层知识；随后将前背景解耦，分别蒸馏；最后通过金字塔池化在不同尺度上计算其与教师模型特征的相似度。在不同的目标检测模型上进行了实验，实验表明，提出的方法简单且有效，能够适用于各种不同的目标检测模型。骨干网络为ResNet-50的RetinaNet和FCOS分别在COCO2017数据集上获得了39.8%和42.8%的mAP，比基准提高了2.4%和2.3%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62076251)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0430
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1542-1547
文章编号: 1001-3695(2023)05-040-1542-06
发布历史
[2022-11-08] 优先出版
[2023-05-05] 印刷出版
引用本文
张瑶, 潘志松. 基于知识回顾与特征解耦的目标检测蒸馏 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (5): 1542-1547. (Zhang Yao, Pan Zhisong. Distilling object detectors via knowledge review and decouple [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (5): 1542-1547. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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