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 | 离线蒸馏（附代码 + 完整文件 + 解析教程）

已于 2024-11-13 11:23:38 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 人工智能 YOLO 计算机视觉 目标检测 python YOLOv11
于 2024-11-13 01:00:12 首次发布
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一、本文介绍

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！

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专栏回顾：YOLOv11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

2.3 修改三

2.4 修改四 

2.5 修改五 

2.6 修改六

2.

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YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
Snu77的博客
11-05 5万+
Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
YOLOv11知识蒸馏，实现无损涨点，包含逻辑蒸馏和特征蒸馏中的不同蒸馏方法，适用专栏内的所有模型
Limiiiing的博客
03-20 2058
知识蒸馏（Knowledge Distillation）是由 Hinton 等人在 2015 年提出来的，主要是用一个复杂的教师模型去指导一个简单的学生模型训练，这样能让学生模型在保持高精度的同时，还能减少计算量。本文便是讲解如何针对的原始模型以及改进后的模型进行知识蒸馏，轻松实现无损涨点。知识蒸馏的核心在于利用已训练好的复杂模型（教师模型）去指导一个更简单的模型（学生模型）进行训练，以此让学生模型在保留较高精度的同时，降低计算成本。特征蒸馏（Feature Distillation）是知识蒸馏的一种形式，
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。
yolov11剪枝、蒸馏、加注意力
W_extend的博客
12-04 3909
`step1_train()`：加载预训练模型并开始训练。- `step2_Constraint_train()`：在约束条件下进行训练，例如可能涉及到正则化或其他约束条件。- `step3_pruning()`：使用自定义的`do_pruning`函数对模型进行剪枝，以减少模型的复杂度。- `step4_finetune()`：微调剪枝后的模型。
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！
YOLOv7知识蒸馏：提高计算机视觉模型的性能
IbcVue的博客
09-20 620
在目标检测领域，YOLOv7作为教师模型，可以通过知识蒸馏的方式来训练一个更轻量级的学生模型，以在计算和存储资源有限的设备上实现高效的目标检测。接下来，我们需要定义一个轻量级的学生模型，用于接收教师模型的知识。需要注意的是，YOLOv7知识蒸馏的性能取决于教师模型的质量和学生模型的设计。选择合适的教师模型和学生模型是至关重要的，以确保蒸馏模型在计算资源有限的环境中具有较好的性能。在知识蒸馏训练中，我们将使用教师模型的输出作为学生模型的辅助目标。f. 保存学生模型的参数，作为最终的蒸馏模型。
【目标检测】YOLOv5遇上知识蒸馏
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10-29 1万+
本文主要来研究知识蒸馏的相关知识，并尝试用知识蒸馏的方法对YOLOv5进行改进。
【知识蒸馏】yolov5逻辑蒸馏和特征蒸馏实战
m0_51579041的博客
05-21 1286
【知识蒸馏】yolov5逻辑蒸馏和特征蒸馏实战
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 | 在线蒸馏 （附代码 + 完整文件 + 解析教程）
Snu77的博客
11-13 1781
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，本文内容为在线蒸馏教程，之前的文章为离线蒸馏！
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 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。
YOLOv5知识蒸馏 | 目标检测的无损涨点神器
weixin_44395210的博客
08-15 3711
在YOLOv5中，知识蒸馏的过程分为两个阶段：教师网络训练和学生网络训练。首先，使用一个较大且准确度较高的模型（教师网络）进行目标检测任务的训练。然后，将教师网络的知识通过某种方式传递给一个较小的模型（学生网络），并用学生网络进行进一步的训练。通过知识蒸馏，YOLOv5可以在保持准确性的同时大大减少模型的计算和内存开销，从而在较低的资源消耗下实现高效的目标检测。
YOLOv11模型蒸馏技术：边缘计算设备实时视频流分析方案.pdf
02-17
该文档【YOLOv11模型蒸馏技术：边缘计算设备实时视频流分析方案】共计 34 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。还在为目标检测的低效和高成本发愁吗？它凭借独特的单阶段检测算法，只需对图像进行一次扫描，就能迅速精准地识别出多个目标，速度远超传统方法。不仅如此，YOLO在精度上也毫不逊色，无论是小目标还是复杂场景下的目标，都能被它敏锐捕捉。在安防监控、自动驾驶、工业检测等众多领域，YOLO都已大显身手。选择YOLO，就是选择高效、精准的目标检测解决方案，开启智能新时代！
YOLOv11模型蒸馏与量化-工业级轻量化目标检测实战.pdf
02-16
该文档【YOLOv11模型蒸馏与量化-工业级轻量化目标检测实战】共计 33 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。还在为目标检测的低效和高成本发愁吗？它凭借独特的单阶段检测算法，只需对图像进行一次扫描，就能迅速精准地识别出多个目标，速度远超传统方法。不仅如此，YOLO在精度上也毫不逊色，无论是小目标还是复杂场景下的目标，都能被它敏锐捕捉。在安防监控、自动驾驶、工业检测等众多领域，YOLO都已大显身手。选择YOLO，就是选择高效、精准的目标检测解决方案，开启智能新时代！
yolov3 yolov4 channel and layer pruning, Knowledge Distillation 层剪枝，通道剪枝，知识蒸馏-Python开发
05-25
yolov3 yolov4 channel and layer pruning, Knowledge Distillation 层剪枝，通道剪枝，知识蒸馏 yolov3-channel-and-layer-pruning 本项目以ultralytics/yolov3为基础实现，根据论文Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming (ICCV 2017)原理基于bn层Gmma系数进行通道剪枝，下面引用了几种不同的通道剪枝策略，并对原策略进行了改进，提高了剪枝率和精度；在这些工作基础上，又衍生出了层剪枝，本身通道剪枝已经大大减小了模型参数和计算量，降低了模型对资源的占用，而层剪枝可以进一步减小了计算量，并大大提高了模型推理速度；通过层剪枝和通道剪枝结合，可以压缩模型的深度和宽度，某种意义上实现了针对不同数据集的小模型搜索。 项目的基本工作流程是，使用yolov3训练自己数据集，达到理想精度后进行稀疏训练，稀疏训练是重中之重，对需要剪枝的层对应的bn gamma系数进行大幅压缩，理想的压缩情况如下图，
知识蒸馏⚗️ | YOLOv7知识蒸馏实战篇
YOLOv8项目贡献者
11-20 9004
YOLOv7知识蒸馏教程
yolov5使用知识蒸馏
weixin_41981679的博客
02-22 6637
本文介绍的论文《Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature Imitation》即是基于 Fine-grained Feature Imitation 技术的目标检测知识蒸馏方法。该方法将 Fine-grained Feature Imitation 应用于学生模型的中间层，以捕捉更丰富的特征信息。
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。
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基于MGD的知识蒸馏
datayx的文章
03-07 148
向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程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。Channel-wise Distillation (CWD)问题和方法在计算机视觉任务中,图像分类只需要预测整张图像的类别,而密集预测需要对每个像素或对象进行预测,输出更丰富的结果,如语义分割、目标检测等。直接应用分类任务中的知识蒸馏方...
yolov11知识蒸馏
01-01
当前并没有提及有关YOLOv11的具体资料或知识蒸馏的方法与实现教程。通常情况下，对于YOLO系列模型的知识蒸馏方法可以基于已有的YOLO版本进行推测和类推[^1]。 然而，在讨论较新的YOLO变体如YOLOv8中的知识蒸馏时，有提到利用MGDLoss来增强模型精度的技术细节[^4]。尽管如此，针对尚未发布的YOLOv11版本，无法提供确切的知识蒸馏指南。不过，可以根据现有YOLO版本的知识蒸馏实践给出一般性的指导： ### 环境准备 为了实施知识蒸馏，首先需要设置好适合目标检测任务的开发环境，这包括安装必要的依赖库以及配置GPU支持等硬件加速选项。 ### 训练教师网络 选择一个预训练好的高性能YOLO模型作为教师网络，该模型应该已经在相同的数据集上进行了充分训练并表现出良好的泛化能力。 ### 训练学生网络 构建一个小规模的学生网络结构，这个网络的设计应当考虑到计算资源的有效利用同时保持足够的表达力以便于学习到教师网络的关键特征表示。 ### 准备知识蒸馏训练 #### 修改`train_distillation.py` 调整训练脚本以适应知识蒸馏的需求，主要涉及损失函数的选择与组合方式，比如引入温度参数T调节软标签分布，并结合交叉熵损失项促进师生间的信息传递效率。 ```python def distillation_loss(student_output, teacher_output, targets, temperature=3): soft_targets = F.softmax(teacher_output / temperature, dim=-1) student_soft_logits = F.log_softmax(student_output / temperature, dim=-1) loss_kd = nn.KLDivLoss()(student_soft_logits, soft_targets) * (temperature ** 2) hard_loss = F.cross_entropy(student_output, targets) total_loss = loss_kd + hard_loss return total_loss ``` #### 执行训练过程 启动修改后的训练流程，监控指标变化趋势确保整个过程中学生能够逐步逼近甚至超越原始水平下的表现。
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