直播预告 | AAAI 2022论文解读:基于锚框排序的目标检测知识蒸馏
「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同发起的学术直播间,旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为,单向地输出知识并不是一个最好的方式,而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义,从而产生更大的价值。
本期 AI Drive,我们邀请到南京理工大学计算机学院博士生李钢,为大家在线解读其发表在 AAAI 2022 的最新研究成果:Knowledge Distillation for Object Detection via Rank Mimicking and Prediction-guided Feature Imitation。对本期主题感兴趣的小伙伴,3 月 24 日(本周四)晚 7 点,我们准时相约 PaperWeekly 直播间。
直播信息
知识蒸馏是模型压缩的有效手段,但是目标检测网络的知识蒸馏方法却很少被研究。用于分类任务的 soft label,在目标检测上基本没有提升,基于这个发现,我们提出了一种适用于目标检测的锚框排序蒸馏,充分利用了检测网络中,1 个目标匹配多个 anchor 的属性。
此外,我们发现,利用特征蒸馏,虽然可以取得一定的提升,但是特征蒸馏的效率还有很大的提升空间。我们提出利用教师和学生网络的预测差异来引导特征蒸馏,让蒸馏过程更加关注于那些学生网络预测不准的区域。在这个工作中,我们在设计蒸馏算法的时候,充分考虑了目标检测的一些重要属性,比如一对多的标签注册,稠密的预测结果。
论文标题:
Knowledge Distillation for Object Detection via Rank Mimicking and Prediction-guided Feature Imitation
论文链接:
https://arxiv.org/abs/2112.04840
本次分享的具体内容有:
介绍知识蒸馏的背景
介绍锚框排序蒸馏
实验分析和结论
未来工作展望
嘉宾介绍
李钢 / 南京理工大学博士生
李钢,南京理工大学计算机学院博士生,研究兴趣为计算机视觉,特别是目标检测,知识蒸馏,自监督、半监督学习。在 AAAI, ACM MM 等人工智能顶级会议上发表论文多篇。曾在商汤研究院,上海人工智能实验室实习。
直播地址 & 交流群
本次直播将在 PaperWeekly 视频号和 B 站直播间进行,扫描下方海报二维码或点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后,嘉宾还将在直播交流群内实时 QA,在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「AI Drive」,即可获取入群通道。
视频号直播间:
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B 站直播间:
https://live.bilibili.com/14884511
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