YOLOv8蒸馏 | 知识蒸馏 | 利用模型蒸馏改进YOLOv8进行无损涨点 | MimicLoss（在线蒸馏 + 离线蒸馏）

已于 2025-01-19 02:21:29 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习 计算机视觉 YOLO 算法 YOLOv8
于 2024-04-23 03:15:00 首次发布
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版权
本文详细介绍了如何利用知识蒸馏技术改进YOLOv8，通过教师模型指导学生模型实现性能提升。教程涵盖响应、特征和关系基的知识蒸馏方法，包括在线和离线蒸馏过程。文章提供完整的修改步骤和代码，适用于YOLOv8项目，附带视频教程和源代码。

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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！模型蒸馏真正的无损涨点，蒸馏你只看这一篇文章就足够了！

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专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

目录

一、本文介绍

二、蒸馏教程

2.1 修改一

2.2 修改二（注意看此处，和之前的文章不一样）

2.3 修改三

2.4 修改四 

2.5 修改五 

2.6 修改六

2.7 修改七 

2.8 修改八 

2.8 修改九

2.9 修改十

2.10 修改十一

2.11 修改十二

2.12 修改十三

2.13 修改十四

2.14 修改十五

三、使用教程 

3.1 模型蒸馏代码

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YOLOv8蒸馏 | 知识蒸馏 | 利用模型蒸馏改进YOLOv8进行无损涨点 | 在线蒸馏 （附代码 + 完整文件 + 解析教程）
Snu77的博客
04-17 8740
知识蒸馏的主要方法可以分为三种：基于响应的知识蒸馏（利用教师模型的输出或对最终预测的模仿）、基于特征的知识蒸馏（使用教师模型中间层的特征表示）以及基于关系的知识蒸馏（利用模型内部不同层或不同数据点之间的关系）。每种方法都旨在从大模型中提取有效信息，并通过特定的损失函数将这些信息灌输给学生模型​。知识蒸馏是一个多样化的领域，包括各种不同的方法来优化深度学习模型的性能和大小。
YOLOv8改进 | 知识蒸馏 | 利用CWDLoss蒸馏提升YOLOv8精度
走向CTO的路上...
06-12 1526
YOLOv8作为目前最先进的目标检测算法之一，在性能和精度方面都取得了显著进步。然而，训练YOLOv8模型需要大量数据和计算资源，且模型参数量较大，部署于移动端或嵌入式设备时会遇到性能瓶颈。为了解决这些问题，本文提出了一种利用知识蒸馏技术改进YOLOv8模型的方法，以提升模型精度和轻量化。
YOLO12模型蒸馏，有效涨点
最新发布
weixin_41230908的博客
04-22 974
上面提到了温度T的作用是软化便签，其简单说明就是使得输出的概率分布更加平缓，比如原始的输出（0.84, 0.11, 0.05）,那么软化后的输出（0.55, 0.30, 0.15）模型蒸馏是一种通过迁移知识从大模型（教师模型）到小模型（学生模型）的技术，旨在提升小模型的性能，其主要目的就是减少计算量和内存赵勇，便于部署。：直接对齐教师模型（Teacher）和学生模型（Student）的输出层预测结果，通过模仿教师的输出概率分布传递知识。高温（T > 1 ）时，次要类别概率被放大，传递更多类别的关系信息。
yolov8知识蒸馏代码详解：支持logit和feature-based蒸馏
@bangbang的博客
12-27 6357
特别地，在COCO数据集上对MAP中的RetinaNet检测器(resnet50主干）获得了3.4%的性能提升，在Cityscapes数据集上, 针对mIoU指标，PSPNET(resnet-18 backbone）获得5.81%的性能提升。大部分的KD方法都是通过algin学生网络和教师网络的归一化的feature map, 最小化feature map上的激活值的差异。MGD是一种真正通用的基于特征feature的知识蒸馏方法，它可以用于各种任务，包括图像分类，目标检测，语义分割和实例分割。
基于YOLOv8的知识蒸馏
weixin_43175143的博客
09-14 4022
基于YOLOv8的知识蒸馏，支持Logits蒸馏和特征蒸馏。Logits蒸馏包括BCKD、CrossKD、NKD、DKD、LD、WSLD、KD；特征蒸馏包括CWD、MGD、FGD、FSP、PKD。
YOLOv8 蒸馏：提升精度，降低模型复杂度
走向CTO的路上...
07-25 1535
YOLOv8 作为目前最先进的目标检测算法之一，在性能和精度方面都取得了显著进步。然而，训练 YOLOv8 模型需要大量数据和计算资源，且模型参数量较大，部署于移动端或嵌入式设备时会遇到性能瓶颈。为了解决这些问题，本文介绍了利用在线蒸馏技术改进 YOLOv8 模型的方法，以提升模型精度和轻量化。利用在线蒸馏技术可以有效提升 YOLOv8 模型的精度，同时降低模型复杂度，使其能够在移动端或嵌入式设备上部署使用，这对于推动目标检测技术在移动端和嵌入式设备上的应用具有重要意义。
YOLOv8蒸馏 | 知识蒸馏 | 利用模型蒸馏改进YOLOv8进行无损涨点 | CWDLoss（在线蒸馏 + 离线蒸馏）
Snu77的博客
04-26 5411
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！模型蒸馏真正的无损涨点，蒸馏你只看这一篇文章就足够了！欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
YOLOv11改进 | 模型知识蒸馏篇 | 利用模型蒸馏改进YOLOv11进行无损涨点 | MimicLoss（在线蒸馏 + 离线蒸馏）
Snu77的博客
11-13 1584
这篇文章给大家带来的最新改进是模型的蒸馏，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YOLOv11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！模型蒸馏真正的无损涨点，蒸馏你只看这一篇文章就足够了！欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
yolov8（目标检测、图像分割、关键点检测）知识蒸馏：logit和feature-based蒸馏方法的实现
weixin_51988935的博客
04-15 5398
支持yolov8检测、分割、关键点任务的知识蒸馏，并对蒸馏代码进行详解，比较容易上手。蒸馏方式多种，支持logit和feature-based蒸馏以及在线蒸馏。
YOLOv8 基于MGD的知识蒸馏
孤独腹地的博客
10-05 4846
接着上一篇我们介绍了YOLOv8的剪枝方案和代码，本篇文章将剪枝后的模型作为学生模型，剪枝前的模型作为教师模型对剪枝模型进行蒸馏，从而进一步提到轻量模型的性能。
YOLOv8知识蒸馏 | 目标检测的无损涨点
weixin_51988935的博客
12-15 6198
YOLOv8知识蒸馏 | 目标检测的无损涨点
yolov8 知识蒸馏源码
12-18
1. 本项目支持多种蒸馏方式，并对蒸馏代码进行详解，比较容易上手。支持 logit和 feature-based蒸馏以及在线蒸馏： (1)在线蒸馏 (2)logit 蒸馏 (3)mimic 特征蒸馏 (4)cwd: channel-wise distillation 特征蒸馏 (5)mgd: masked generative distillation 特征蒸馏 2. 代码通俗易懂，易于掌握
yolov8蒸馏（附代码-免费）
W_extend的博客
08-04 8438
yolov8_蒸馏使用不妨加个关注，后续还会加入Vit（vision transformer），替换loss等提升精度的方法。
YOLOv8的特征蒸馏代码应用讲解（CWD/MGD/mimic/在线蒸馏/逻辑蒸馏）
qq_41920323的博客
05-24 2064
基于YOLOv8的逻辑蒸馏、特征蒸馏、在线蒸馏等方法代码介绍。
YoloV8改进策略：蒸馏改进|CWDLoss|使用蒸馏模型实现YoloV8无损涨点|特征蒸馏
m0_47867638的博客
05-25 877
【代码】YoloV8改进策略：蒸馏改进|CWDLoss|使用蒸馏模型实现YoloV8无损涨点|特征蒸馏。
【 知识蒸馏】YOLOv8 知识蒸馏 | MGD 蒸馏 与 CWD 蒸馏 | 只涨精度不涨参数 !
YOLOv8项目贡献者
12-17 2128
YOLOv8 知识蒸馏 | MGD 蒸馏 与 CWD 蒸馏 | 只涨精度不涨参数 !
YOLOv8 模型蒸馏：利用知识蒸馏提升 YOLOv8 性能
走向CTO的路上...
07-23 1585
YOLOv8 作为目前最先进的目标检测算法之一，在性能和精度方面都取得了显著进步。然而，YOLOv8 模型的计算量仍然较大，在一些资源受限的场景下部署可能存在困难。为了解决这一问题，本文介绍了利用模型蒸馏改进 YOLOv8 的方法，该方法可以有效提升模型的精度，同时降低模型的训练成本和计算资源需求。# 定义学生模型# 定义教师模型利用模型蒸馏可以有效提升 YOLOv8 模型的精度，同时降低模型的训练成本和计算资源需求，这对于在移动端、嵌入式设备等资源受限的场景部署 YOLOv8 模型具有重要意义。
YOLOv8改进开源 | YOLOv8模型改进+部署、样本匹配升级、量化、剪枝、蒸馏
weixin_40920183的博客
02-06 5206
大致介绍一下AI全栈技术社区的相关内容，主要涵盖了YOLO全系列模型的改进、量化、蒸馏、剪枝以及不同工具链的使用，同时也涵盖多目标跟踪、语义分割、3D目标检测、AI模型部署等内容，具体内容小伙伴们可以参考下面的目录部分。所有内容均有答疑服务！！！扫描下方优惠券直接加入【集智书童】知识星球，即可获取目录内容1主题一：改进笔记该部分主要是记录关于模型改进的一些内容，星主会提供论文原文，模型改进笔记以及...
基于YOLOv8模型的知识蒸馏技术研究与优化
步入烟尘的博客
02-18 1206
YOLOv8（You Only Look Once Version 8）作为一种广泛应用的目标检测算法，其精度和速度已在许多场景中得到验证。然而，随着网络的不断扩展，YOLOv8的模型往往较大，计算资源消耗也较高，这对边缘设备和实时检测任务构成挑战。因此，如何在保持高精度的同时，提升推理速度，成为了一个重要课题。
YOLOv8蒸馏 | 知识蒸馏 | 利用模型蒸馏改进YOLOv8进行无损涨点 | MLoss（在线蒸馏 + 离线蒸馏）
02-10
为了有效传递教师模型的知识给学生模型，在线蒸馏和离线蒸馏都涉及到特定形式的损失计算。具体来说： - **在线蒸馏**：此方法允许实时调整参数，使得每次迭代都能立即反映最新的权重更新情况。这有助于捕捉动态变化...
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