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[人工智能&深度学习] YOLOv5目标检测之知识蒸馏实战

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    发表于 2024-6-28 01:55:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    YOLOv5目标检测之知识蒸馏实战
    学习知识蒸馏的原理和方法;掌握YOLOv5知识蒸馏方法和进行项目实战


    课程简介:
    PyTorch版的YOLOv5是一个当前非常流行的目标检测器,本课程对YOLOv5进行知识蒸馏,来提升其性能。
    知识蒸馏(Knowledge Distillation)是模型压缩的一种常用的方法。它利用性能更好的大模型的监督信息,来训练一个轻量化小模型,使小模型达到更好的性能和精度。 最早是由Hinton首次提出并应用在分类任务上,这个大模型称之为教师模型,小模型称之为学生模型。来自教师模型输出的监督信息称之为Knowledge(知识),而学生网络学习迁移来自教师网络的监督信息的过程称之为Distillation(蒸馏)。

    本课程在YOLOv5 v6.1版本代码的基础上增加知识蒸馏方法,并实际演示针对自己的数据集训练和进行知识蒸馏过程,并讲解原代码针对知识蒸馏的修改部分。
    本课程分为原理篇、实战篇、代码讲解篇。
    - 原理篇包括:知识蒸馏的基础知识、目标检测中知识蒸馏的方法。
    - 实战篇包括:PyTorch环境安装、YOLOv5项目安装、准备自己的数据集、修改配置文件、训练学生网络(Yolov5s)、训练教师网络(训练YOLOv5m)、知识蒸馏训练。
    - 代码讲解篇包括:知识蒸馏具体修改YOLOv5 v6.1版本代码的讲解。


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    目录:
    1 课程介绍.mp4
    2 知识蒸馏的基础知识.mp4
    3 目标检测中知识蒸馏的方法.mp4
    4 软件环境安装(Windows).mp4
    5 软件环境安装(Ubuntu).mp4
    6 YOLOv5项目安装.mp4
    7 准备自己的数据集.mp4
    8 修改配置文件.mp4
    9 训练学生网络(Yolov5s).mp4
    10 训练教师网络(训练YOLOv5m).mp4
    11 知识蒸馏训练.mp4
    12 知识蒸馏具体修改代码的讲解.mp4
    课程资料.zip

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