基于掩膜的目標(biāo)檢測模型蒸餾方法
計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)
頁數(shù): 7 2023-09-16
摘要: 針對之前知識(shí)蒸餾算法忽略了對背景的蒸餾以及未對前景的重要性進(jìn)行區(qū)分的問題,提出一種用于平衡教師網(wǎng)絡(luò)前景信息與背景信息的帶權(quán)掩膜。通過對前景與背景的重要程度進(jìn)行區(qū)分,保留部分背景知識(shí)幫助學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)教師網(wǎng)絡(luò)的泛化;對前景知識(shí)的重要程度進(jìn)行區(qū)分,讓學(xué)生網(wǎng)絡(luò)知道學(xué)習(xí)的重點(diǎn),更好學(xué)習(xí)教師網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)?;赮olov3模型在COCO2017數(shù)據(jù)集上進(jìn)行蒸餾訓(xùn)練,在模型參數(shù)量沒有提升的前提下...