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这里的知识蒸馏是指使用半监督蒸馏技术在ImageNet上训练的分类模型,这些分类模型作为检测的backbone
1.主干网络不是mobilenetv3吗?如果分类模型作为主干网络,那mobilenetv3干嘛了? 2.所以半监督蒸馏技术对训练自己的数据没作用吗?
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: @.>; 发送时间: 2021年12月7日(星期二) 下午5:05 收件人: @.>; 抄送: @.>; @.>; 主题: Re: [PaddlePaddle/PaddleDetection] [Other General Issues]加了ssld的配置文件的改变在哪里? (Issue #4840)
这里的知识蒸馏是指使用半监督蒸馏技术在ImageNet上训练的分类模型,这些分类模型作为检测的backbone
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半监督蒸馏技术就是只作用于训练模型是吧,提升模型性能就是能提高mAP?我的结果大概是这么告诉我的
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: @.>; 发送时间: 2021年12月7日(星期二) 下午5:33 收件人: @.>; 抄送: @.>; @.>; 主题: Re: [PaddlePaddle/PaddleDetection] [Other General Issues]加了ssld的配置文件的改变在哪里? (Issue #4840)
主干网络是mobilenetv3,预训练权重是指MobileNetv3在ImageNet上的预训练权重,mobilenetv3_ssld是指在mobilenetv3(其他分类模型也可)使用半监督蒸馏技术(ssld)在ImageNet上的预训练分类模型
半监督蒸馏技术训练的backbone相比于不使用半监督蒸馏技术训练的backbone能够加速检测模型的收敛,同时也能提升检测模型的性能,对于你的数据也有作用
需要区分此处的半监督蒸馏技术不是作用于检测模型上的
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自带的配置文件,比如YOLOv3_mobilenetv3_large_voc.yml和YOLOv3_mobilenetv3_ssld_large_voc.yml.除了预训练权重不一样,其他的参数都是一样的呀,难道知识蒸馏的实现就是通过预训练权重吗?