【AAAI2022】LGD：用于物体检测的标签引导自蒸馏

论文题目： LGD: Label-guided Self-distillation for Object Detection

中文题目： LGD：用于物体检测的标签引导自蒸馏

论文链接：

https://www.zhuanzhi.ai/paper/4649789799b6a71809c04f330333e194

以往的检测蒸馏均依赖强预训练教师网络的知识。然而现实应用中未必能屡屡获得这样的教师。

由此我们提出了首个用于通用目标检测的自蒸馏框架，它通过跨物体(1)标签嵌入和(2) 学生网络特征的异构模态交互，来获取指导性知识，只需常规监督训练标签。

因此被称为标签引导自蒸馏 (Label-Guided Self-distillation, LGD)。LGD 在多种检测器/数据集下均取得明显提升，相比经典预训练教师蒸馏模型 FGFI 节省 51%的相对时间(除学生网络固有训练时间), 和 34%的绝对时间，且效果更佳。

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