上篇文章介绍了剪枝篇，本文以上篇的剪枝模型为学生模型，以剪枝之前的模型为教师模型，进行KD逻辑蒸馏，之后会尝试特征蒸馏和关系蒸馏等。 一、KD逻辑蒸馏 1.1 大致过程 逻辑蒸馏，是基于分类问题设计的，因此非常适用于语义分割。模型最后会有一个softmax层，其输出值对应了相应类别的概率值。在知识蒸馏时，已经有了一个泛化能力较强的Teacher模型，我们在利用Teacher模型来蒸馏训练Studen...

一、本文介绍 这篇文章给大家带来的是模型的蒸馏，利用教师模型指导学生模型从而进行模型的涨点，本文的内容不仅可以用于论文中，在目前的绝大多数的工作中模型蒸馏是一项非常重要的技术，所以大家可以仔细学习一下本文的内容，本文从YOLOv8的项目文件为例，进行详细的修改教程， 文章内包括完整的修改教程，针对小白我出了视频修改教程，如果你还不会我提供了修改后的文件大家直接运行即可，所以说不用担心不会适用！模型蒸馏...

之前在《一文搞懂【知识蒸馏】【Knowledge Distillation】算法原理》这篇文章中介绍过一些知识蒸馏的原理，这篇博文将会着重介绍目标检测领域的知识蒸馏原理。 文章目录 1.《Object detection at 200 Frames Per Second》 1.1 蒸馏难点 1.2 蒸馏损失 1.3 实验结果 2. 《Learning Efficient Object Detecti...

1.任务简介 基于ERNIE预训练模型效果上达到业界领先，但是由于模型比较大，预测性能可能无法满足上线需求。 直接使用ERNIE-Tiny系列轻量模型fine-tune，效果可能不够理想。如果采用数据蒸馏策略，又需要提供海量未标注数据，可能并不具备客观条件。 因此，本专题采用主流的知识蒸馏的方案来压缩模型，在满足用户预测性能、预测效果的需求同时，不依赖海量未标注数据，提升开发效率。 文心提供多种不同大...

知识蒸馏算法原理精讲 文章目录 知识蒸馏算法原理精讲1. 什么是知识蒸馏？2. 轻量化网络的方式有哪些？3. 为什么要进行知识蒸馏？3.1 提升模型精度3.2 降低模型时延，压缩网络参数3.3 标签之间的域迁移 4. 知识蒸馏的理论依据？5. 知识蒸馏分类5.1目标蒸馏-Logits方法5.2 特征蒸馏方法 6. 知识蒸馏的过程6.1 升温(T)操作6.2 温度(T)特点 7. 蒸馏损失计算过程8....