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

已于 2025-01-19 02:21:49 修改
阅读量2.9k 收藏 22
点赞数 38
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 人工智能 YOLO 计算机视觉 YOLOv8 目标检测 python
于 2024-04-25 04:00:00 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/138172485
本文介绍如何利用知识蒸馏改进YOLOv8，详细阐述在线蒸馏和离线蒸馏方法，提供从响应、特征到关系的蒸馏策略。文章提供修改教程，包括代码示例和视频指导，确保读者能够无损涨点，提升YOLOv8的检测性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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！

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！ 

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

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
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 5404
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 8750
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 1528
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。
YOLOv8 基于MGD的知识蒸馏
孤独腹地的博客
10-05 4874
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。
基于YOLOv8的知识蒸馏
weixin_43175143的博客
09-14 4028
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知识蒸馏代码详解：支持logit和feature-based蒸馏
@bangbang的博客
12-27 6364
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。
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 5419
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！
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）
Snu77的博客
04-23 3541
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！
YOLOv8知识蒸馏 | 目标检测的无损涨点
weixin_51988935的博客
12-15 6201
YOLOv8知识蒸馏 | 目标检测的无损涨点
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。
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 模型蒸馏：利用知识蒸馏提升 YOLOv8 性能
走向CTO的路上...
07-23 1592
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 蒸馏：提升精度，降低模型复杂度
走向CTO的路上...
07-25 1536
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 2067
基于YOLOv8的逻辑蒸馏、特征蒸馏、在线蒸馏等方法代码介绍。
【 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 2136
YOLOv8 知识蒸馏 | MGD 蒸馏 与 CWD 蒸馏 | 只涨精度不涨参数 !
基于YOLOv8模型的知识蒸馏技术研究与优化
最新发布
步入烟尘的博客
02-18 1207
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（附代码-免费）
W_extend的博客
08-04 8465
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原理详解
z240626191s的博客
05-19 8499
Yolov8是2023年1月份开源的。与yolov5一样，支持目标检测、分类、分割任务。Yolov8依旧采用的CSP的思想，不过将Yolov5中的C3模块替换为C2F模块，进一步降低了参数量，同时yolov8依旧采用了yolov5中的SPPF模块；Yolov8依旧采用了PAN思想，只不过是将PAN中的上采样阶段中的卷积结构删除，将C3模块替换为了C2F模块；该方法是采用了YOLOX的head部分，分类和回归两个任务的head不再共享参数；YOLOv8使用了Anchor-Free的思想；YOLOv8使用。
YoloV8改进策略：蒸馏改进|MGDLoss|使用蒸馏模型实现YoloV8无损涨点|特征蒸馏
m0_47867638的博客
05-25 954
在本文中，我们成功应用蒸馏策略以实现YoloV8小模型的无损性能提升。我们采用了MGDLoss作为蒸馏方法的核心，通过对比在线和离线两种蒸馏方式，我们发现离线蒸馏在效果上更为出色。因此，为了方便广大读者和研究者应用，本文所描述的蒸馏方法仅保留了离线蒸馏方案。此外，我们还提供了相关论文的译文，旨在帮助大家更深入地理解蒸馏方法的原理和应用。
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
### 使用知识蒸馏优化 YOLOv8 模型 #### 教师模型与学生模型的选择 在应用知识蒸馏于 YOLOv8 的过程中，教师模型通常是在大规模数据集上充分训练过的高性能 YOLOv8 版本。相比之下，学生模型则可能基于更有限的数据集进行初始化或预训练[^1]。 #### 蒸馏过程中的损失函数设计 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的学习模式。 - **离线蒸馏**：这种方法依赖预先固定好的教师输出作为指导信号来进行后续的学生网络训练。这种方式更适合处理静态特征提取任务。 两种方式均会引入额外的蒸馏损失项（如 `dfeaLoss` 和 `dlineLoss`），这些特殊定义的损失用于衡量两个模型之间的差异程度，并促使学生尽可能模仿老师的行为表现[^2]。 #### 实现代码示例 以下是简化版的知识蒸馏实现框架，展示了如何设置这两种类型的蒸馏机制以及相应的损失组合策略： ```python import torch.nn as nn class DistilledYOLOv8(nn.Module): def __init__(self, teacher_model, student_model): super(DistilledYOLOv8, self).__init__() self.teacher = teacher_model.eval() # 将教师模型设为评估模式 self.student = student_model.train() def forward(self, x): with torch.no_grad(): t_output = self.teacher(x) # 获取教师预测结果 s_output = self.student(x) return t_output, s_output def distillation_loss(t_outputs, s_outputs, labels=None): """ 计算总损失 """ # 定义常规检测框回归/分类损失 (MLoss) detection_criterion = ... # 假设有合适的损失函数实例化对象 mloss = detection_criterion(s_outputs, labels) # 添加蒸馏特有损失组件 feature_distill_criterion = ... linearity_distill_criterion = ... dfea_loss = feature_distill_criterion(t_outputs['features'], s_outputs['features']) dline_loss = linearity_distill_criterion(t_outputs['logits'], s_outputs['logits']) total_loss = mloss + alpha * dfea_loss + beta * dline_loss return total_loss ``` 在此基础上，可以根据实际应用场景微调超参α和β的比例关系，以达到最佳平衡效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Snu77

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值