集智书童 | 利用知识蒸馏算法优化 YOLOv5 目标检测 ！

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这篇论文探讨了知识蒸馏技术在目标检测任务中的应用，尤其是不同蒸馏温度对学生模型性能的影响。

通过将YOLOv5s作为教师网络和较小的YOLOv5s作为学生网络，作者发现，随着蒸馏温度的增加，学生的检测准确性逐渐提高，最终在特定温度下实现了mAP50和mAP50-95指标，这些指标优于原始的YOLOv5s模型。

实验结果表明，适当的知识蒸馏策略不仅可以提高模型的准确性，还可以帮助提高模型在实际应用中的可靠性和稳定性。

本文还详细记录了模型训练过程中准确性曲线和损失函数下降曲线，并显示模型在经过150个训练周期后收敛到稳定状态。

这些发现为优化目标检测算法提供了理论基础和技术参考。

I Introduction

深度学习、大数据和硬件技术的迅速发展使得计算机逐渐替代传统的手动流程，成为信息获取的必备工具。人工智能（AI）被广泛认为是工业创新的驱动器，在AI领域中，计算机视觉已经成为一个受到研究行人高度重视的领域，因为其有可能改变机器如何解释视觉数据的方式。

计算机视觉领域的一个基本任务是目标检测，这推动了相关技术的进步。历史上，目标检测经历了两个关键阶段：基于传统算法的经典技术和现代基于深度学习的技术[2]。这些发展不仅推动了科学研究，而且在各个领域具有实际价值。例如，目标检测在医学影像[3]、文本提取[4-6]和命名实体识别[7]等方