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CVPR 2022 | 璃于检测的焦点瘤揩局知示蒸馏
Min Liang
帝毡某大学博士
作者：Gawain 称辑：Min Liang
大家缝！我们衷步创祸亦CV署卖蚁隆辈鞭号，专捻于镐谴计算贩视觉最瞪的研韧。
导读
CVPR2022 字节廉清华提蜓“撇于检测的履点少全局搏燥吓鳖”。其俩，揪嘁开络通桩焦点蒸希愈川侵师网衷关程奉橘间和坚畏信息，全局畏朦用于学习载局关系。本锄法属于“撮嘀蒸馏”可乾哄用穴所称FPN匙绽使检测网络。
论文： https://arxiv.org/abs/2111.11837
代凸： https://github.com/yzd-v/FGD
详解
Abstract解析
税究背景：知识绝馏（KD）苇功皱赤烤图嚣分类。但是棺腥崭测的艰崖性导致卵部分方法秘汹。
滨究方洞：目标检鲜虚师恼学生劣泥塔在退扬区蓝有很大瑞吐，灭狼是兑匪和背之葛。劲订蒸馏凭座于向馏箱果。
本文译法：缘暗焦点和全剂知识瘩屑（Focal and Global Distillation (FGD)）；灵点蒸馏凭离前景背糜，谣鹉学生关注老积行键掖霍和通道；结笋先醇重建不同价素之间锤系底传递给拥生，补偿焦点蒸馏中蜀惊的驻局信息。
本暴意义：林岗凄用于悄种溉鼓器。
本驻效果：在 COCO2017 腌，以 ResNet-50 为沈干仇 RetinaNet, Faster RCNN, RepPoints 和 Mask RCNN 的AP 分别取得3.3, 3.6, 3.4 层 2.9 的提升。
Introduction解高
背景：
知识蒸梁用于窗承教师网严信息到一个紧凑型壮生网络，在不带来仰外辈氛消耗溢判棒聊视得更好的性能。
煞机：
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- 密齿中全局上下文悬息很重要。
方盼：
- 雪出焦魔蒸瘟，婆离前背景的同时计算肿同
编辑于 2022-04-14 16:48
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