基于YOLOv8模型的知识蒸馏技术研究与优化

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基于YOLOv8模型的知识蒸馏技术研究与优化

介绍

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。

**知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）**是一种有效的模型压缩技术，可以通过训练一个较小的学生模型来近似一个较大的教师模型，从而达到在保证精度的情况下提高模型推理速度的目标。本文将介绍如何利用知识蒸馏技术改进YOLOv8，进行无损的精度提升