【AAAI2022】锚框排序知识蒸馏的目标检测

知识蒸馏是一种模型压缩的有效手段，但是适用于目标检测的知识蒸馏方法却很少被研究。而且，我们通过实验发现，在分类任务上主导的soft label蒸馏，并不适用于目标检测，只能带来很小的提升。因此，设计一种适用于目标检测的知识蒸馏方法很有必要。

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我们从特征、网络预测和NMS之后的检测结果这三方面，详细比较了教师检测器和学生检测器的差异到底在哪里。我们发现，在一些困难样本上，教师模型和学生模型的表现非常不一致，它们最终的检测结果(after NMS)，往往是从不同的anchor进行预测。这个现象表明，教师网络和学生网络在anchor的排序上存在差异。教师网络有更强的表征能力，能更加准确地建模出anchor之间的语义关系，让检测结果从语义信息最强的anchor输出，并能抑制其他弱一些的anchors；而学生网络在这方面，会表现得差一些。基于这个发现，我们设计了一种新的知识蒸馏方法：Rank Mimicking (排序蒸馏)。

特征蒸馏的目的，是想让学生模型能够产生和教师一样准确的预测。但是，通过可视化，我们发现，在一些区域上，尽管学生模型的特征和教师模型的特征，有很大不同(如下图第二行黄框所示)，但在这些区域，学生模型自己也可以产生准确的预测，并不需要依赖教师模型的指导（如下图第一行黄框所示）。这个现象就导致了特征蒸馏过程中，有很多无效的梯度，并不能帮助学生模型产生准确的预测。因此，我们提出了Prediction-guided feature imitation，利用预测的差异来反向引导特征蒸馏，让特征蒸馏直接拉近学生预测和教师预测之间的距离。

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