典型文献
基于知识蒸馏的目标检测分析
文献摘要：
利用卷积神经网络对物体进行目标检测,准确度可获得较大幅度提升,因此研究如何有效利用卷积神经网络进行目标检测具有重要价值.知识蒸馏是模型压缩与加速的代表类型,可将大网络学到的知识传递给小网络,使小网络获得接近大网络的精度.首先,论述目标检测研究前景及现阶段遇到的一些困难,探讨基于知识蒸馏方法解决该问题的可能性,引入知识蒸馏方法不仅可以简化网络,而且能节省计算能力及资源空间;其次,分别介绍知识蒸馏的基本结构、研究过程与进展;最后,对典型的目标检测算法进行对比,并分析不同蒸馏算法改进后的效果.
文献关键词：
深度学习;卷积神经网络;知识蒸馏;目标检测;模型压缩
中图分类号：
作者姓名：
张国鹏;陈学斌;马征
作者机构：
华北理工大学理学院,河北 唐山063210;河北省数据科学与应用重点实验室;唐山市数据科学重点实验室,河北唐山063000
文献出处：
引用格式：
[1]张国鹏;陈学斌;马征-.基于知识蒸馏的目标检测分析)[J].软件导刊,2022(05):24-29
A类：
B类：
基于知识,知识蒸馏,检测分析,模型压缩,压缩与加速,大网,学到,知识传递,递给,研究前景,计算能力,别介,基本结构,研究过程,目标检测算法,算法改进
AB值：
0.286302
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
