摘要：
知识蒸馏 还是先来简单回顾下知识蒸馏的基本知识。 知识蒸馏的核心思想就是：通过一个预训练的大的、复杂网络(教师网络)将其所学到的知识迁移到另一个小的、轻量的网络(学生网络)上，实现模型的轻量化。 目标： 以loss为标准，尽量的降低学生网络与教师网络之间的差异，实现学生网络学习教师网络所教授的知识。 阅读全文
摘要：
定位蒸馏 定位蒸馏：Localization Distillation,简称LD 论文地址： Localization Distillation for Dense Object Detection 开源代码地址： https://github.com/HikariTJU/LD MMDetectio 阅读全文