《Object detection at 200 Frames Per Second》论文笔记

1. 概述 导读：这篇文章是在检测模型上使用知识蒸馏，从而实现在减小检测模型尺寸与推理时间的同时，尽可能提升小模型的检测性能。这篇文章是基于Tiny-YOLO的检测模型，但是在知识蒸馏的部分做了较多的工作，归纳为：（1）objectness scaled distillation：按照目标是否为检测模型的置信度给蒸馏的网络添加权重参数，相当于是objectness-ware；（2）FM_NMS（f

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