Faster RCNN的检测蒸馏（分类、回归、Feature-level、Feature-level＋Mask）

最新推荐文章于 2025-11-03 13:42:07 发布
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Featured Based知识蒸馏及代码(1): Masked Generative Distillation (MGD)
@bangbang的博客
12-14 1256
知识蒸馏已成功地应用于图像检测、分割、分类等任务。目前的蒸馏算法通常会通过模仿教师网络的输出以使学生特征具有更强的表征能力。我们认为提升学生的表征能力并不一定需要通过直接模仿教师实现。从这点出发，我们把模仿任务修改成了生成任务让学生凭借自己较弱的特征去生成教师较强的特征。在蒸馏过程中，我们对学生特征进行了随机 mask，强制学生仅用自己的部分特征去生成教师的所有特征，以提升学生的表征能力。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。
yolov5知识蒸馏2:目标检测中的知识蒸馏
@bangbang的博客
07-30 2622
本博客介绍目标检测任务中知识蒸馏如何操作，首先介绍下相关的论文。这篇文章是针对进行知识蒸馏的方法，FasterRCNN是一个两阶段的目标检测算法，包括(RPN)和(RCN),这两阶段都用到了classifier和,论文使用教师网络RPN和RCN的输出作为蒸馏的目标，并应用了中间层的输出作为提示Hint图中，上半部分是教师网络，网络中间层的输出叫做Hint知道学生网络中间层输出的学习，中间层一般是featuremap。我们希望student也学习到中简层特征的输出。Tiny-YOLO。...
Distillation-of-Faster-rcnn:蒸馏以更快地分类，回归，特征级别，特征级别+掩码
04-01
更快的蒸馏 蒸馏以更快地分类，回归，特征级别，特征级别+掩码 我的csdn博客中的详细信息： 该代码是从以下位置大量借用的： 1，蒸馏法可以使rcnn在分类，回归，特征水平上更快 2.蒸馏以提高功能级别+蒙版中的rcnn 代码： main.py里面介绍在哪里加入蒸馏 adaplayer.py是针对老师和学生的功能地图 mimic_loss.py是如何计算分类和回归的蒸馏损失，其实就是计算他们的相似度 蒸馏在teacher和student的精度差异非常大时效果特别明显。
目标检测经典论文——YOLOv4论文翻译（纯中文版）：YOLOv4: 目标检测最优速度和精度（YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detecti）
bigcindy的博客
08-02 3640
目标检测经典论文翻译汇总：[翻译汇总] 翻译pdf文件下载：[下载地址] 此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[YOLOv4中英文对照版] YOLOv4: 目标检测最优速度和精度 Alexey Bochkovskiy* alexeyab84@gmail.com Chien-Yao Wang* Institute of Information Science Academia Sinica, Taiwan kinyiu@i
YOLO语义理解终极指南：一文掌握重参数化与蒸馏，从入门到精通，收藏这篇就够了！
最新发布
xx_nm98的博客
11-03 809
基于深度学习的检测模型在预训练完成后无法高效更新知识，并且微调通常计算成本极高。 比如模型上线后，新增需求：机器人需要视觉系统能区分电视遥控器与空调遥控器，这时候你该怎么办？ 我们希望模型部署于资源受限的机器人设备时，应能够通过用户提供的极少量参考样本，实现实例级个性化理解。
基于知识蒸馏的模型压缩和加速
09-18 579
　　　　 　　动机： 　　目标：想要获得一个实时的模型，且尽可能的准确。 　　我们有一个大模型性能很好，但是很慢： 　　 　　我们有个小模型速度很快，但是性能很差： 　　 　　动机：面临的挑战 　　1、由于容量和能力，小模型很难达到一个很好的性能。 　　2、精确度和模型压缩之间的差距还是很大 　　3、物体检测比分类要困难得多： 　　　　a、 标签的计算更加昂贵 ...
Faster R-CNN学习笔记
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XZZPPP的博客
06-04 5万+
Faster R-CNN（其中R对应于“Region(区域)” ）是基于深度学习R-CNN系列目标检测最好的方法。使用VOC2007+2012训练集训练，VOC2007测试集测试mAP达到73.2%，目标检测的速度可以达到每秒5帧。
深度学习经典网络解析目标检测篇（二）：Fast R-CNN
与君共勉，一起学习
04-30 1722
深度学习经典网络解析目标检测篇（二）：Faster R-CNN1.背景介绍 Faster R-CNN论文翻译详情见我的博客： 深度学习论文阅读目标检测篇（二）：Fast R-CNN《Fast R-CNN》 1.背景介绍   如果说你对深度学习略有了解，那你一定听过大名鼎鼎的ResNet，正所谓ResNet 一出，谁与争锋？现如今2022年，依旧作为各大CV任务的backbone，比如ResNet-50、ResNet-101等。ResNet是2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNet L
典型常见的基于知识蒸馏的目标检测方法总结三
practical_sharp的博客
12-29 2296
开放词汇目标检测旨在使在固定对象类别集上训练的目标检测器具备检测由任意文本查询描述的对象的泛化能力。先前的方法采用知识蒸馏从预训练的视觉语言模型（PVLM）中提取知识并将其转移到检测器中。然而，由于非自适应的提议裁剪和单层级特征模仿过程，它们在知识提取过程中存在信息破坏问题，并且知识转移效率低下。为了弥补这些局限性，我们提出了一个对象感知蒸馏金字塔（Object-Aware Distillation Pyramid，OADP）框架，包括一个。
Faster R-CNN加速蒸馏技术深度解析与实践应用
标题“Distillation-of-Faster-rcnn: 蒸馏以更快地分类，回归，特征级别，特征级别+掩码”涉及到的IT知识点是关于深度学习模型优化的技术，特别是针对Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）...
目标检测常用算法原理+实践精讲---学习笔记以及人脸检测相关问题总结
聪哥965
02-03 3331
文章目录1.传统目标检测方法1.1 Viola-Jones (人脸检测)1.2 HOG+SVM (行人检测、Opencv实现)1.3 DPM (物体检测)2.One stage2.1 Yolo体系变化2.2 YOLO网络结构是怎样的？2.3 YOLO的输入、输出、损失函数分别是什么？2.4 YOLO怎样预测？2.5 YOLOv3不使用Softmax对每个框进行分类的原因？2.6 YOLOv3的架构2.7 为什么SSD对小目标检测效果不好?3.Two stageFaster R-CNNFaster RCNN的
Faster RCNN源码解读4-其他收尾工作：ROI_pooling、分类、回归等
10-19 1504
Faster RCNN复现 Faster RCNN源码解读1-整体流程和各个子流程梳理 Faster RCNN源码解读2-_anchor_component()为图像建立anchors（核心和关键1） Faster RCNN源码解读3.1-_region_proposal() 筛选anchors-_proposal_layer()（核心和关键2） Faster RCNN源码解读3.2-_r...
Feature Distillation With Guided Adversarial Contrastive Learning
MTandHJ的博客
10-05 509
文章目录概主要内容 Bai T., Chen J., Zhao J., Wen B., Jiang X., Kot A. Feature Distillation With Guided Adversarial Contrastive Learning. arXiv preprint arXiv 2009.09922, 2020. 概 本文是通过固定教师网络(具有鲁棒性), 让学生网络去学习教师网络的鲁棒特征. 相较于一般的distillation 方法, 本文新加了reweight机制, 另外其损失
基于YOLOv4的目标检测知识蒸馏算法研究
weixin_50094312的博客
10-25 1107
１）提出多尺度的注意力蒸馏算法 ，指导学生网络的输出使其接近于教师网络的输出，进一步对学生网络生成的特征图进行指导训练，使其能够学习到与教师网络相似的、不同尺度的特征编码方式，从而提高学生网络的检测性能；２）在特征提取层 、目标分类与边框预测上都利用教师网络的“知识 ”指导学生网络训练。提出多尺度像素注意模块（ｍＰＡＭ）来构造特征提取网络的特征注意力图，并同时在目标分类与边框预测上展开蒸馏。
Feature-Distillation：通过特征蒸馏提升模型微调性能
gitblog_00056的博客
08-16 608
Feature-Distillation：通过特征蒸馏提升模型微调性能 在深度学习领域，模型的预训练和微调是提升性能的关键步骤。今天，我们要介绍的是一个名为Feature-Distillation的开源项目，它通过特征蒸馏技术，显著提升了传统预训练模型的微调性能。本文将从项目介绍、技术分析、应用场景和项目特点四个方面，为您详细解读这一创新技术。 项目介绍 Feature-Distillation是...
知识蒸馏的简要概述
CV技术指南（微信公众号）
05-26 920
知识蒸馏是一种在繁琐的模型中提炼知识并将其压缩为单个模型的方法，以便可以将其部署到实际应用中。AI的教父Geoffrey Hinton和他在Google的两个同事Oriol Vinyals和Jeff Dean于2015年引入了知识蒸馏。 知识蒸馏是指将笨拙的模型（教师）的学习行为转移到较小的模型（学生），其中，教师产生的输出被用作训练学生的“软目标”。通过应用此方法，作者发现他们在MNIST数据集上取得了令人惊讶的结果，并表明通过将模型集成中的知识提取到单个模型中可以获得显着的改进。 知..
特征蒸馏（Feature Distillation）
weixin_58349913的博客
12-22 4203
特征蒸馏是一种高效的深度学习模型压缩技术，它通过利用教师模型的中间特征信息来引导学生模型的训练。相较于传统的标签蒸馏，特征蒸馏能够捕获更丰富的层次信息，使得学生模型能够更好地学习到数据的深层次特征。尽管特征蒸馏在实践中面临着一些挑战，如特征对齐问题和计算开销，但它依然在许多任务中显示出了强大的性能提升潜力，是深度学习模型压缩和高效化的有力工具。
目标检测论文解读四（检测蒸馏论文三篇）
蓝鲸鱼的博客
08-11 982
在论文中，作者使用蒸馏来训练基于CNN的检测器，不需要ImageNet预训练。 具体来说： 从整个feature map中采样的特征进行模拟，并使用变换层将小网络中的特征映射到大网络的同维上。 在训练小网络时，优化了两个网络的特征图上来自同一区域的特征之间的相似性。 ...
经典网络结构梳理：RCNN，FastRcnn，FasterRcnn目标检测
donkey_1993的博客
08-22 1万+
论文下载地址：RCNN：http://fcv2011.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/r-cnn-cvpr.pdf Fast RCNN：https://arxiv.org/abs/1504.08083 Faster RCNN：https://arxiv.org/abs/1506.01497 RCNN系列是应用最广泛的目标检测的算法。本章我们主要讲解一下R...
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