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xiao-hua-sheng/YOLOX-Distill

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一、教师模型训练
教师模型的训练使用官方版本即可,一般选择m或者l的模型。

二、学生模型训练
1、train.py文件增加--teacher_exp_file和--T_model_file
teacher_exp_file用于加载教师模型相关参数,可以直接修改exps/example/*-teacher.py,主要注意num_classes、depth、width、input_size;
T_model_file 教师模型路径,第一步中训练的教师模型的绝对路径(或者复制到本工程下的相对路径)。

2、教师模型的加载在trainer.py 131行左右实现

3、distill损失的实现见yolo_head.py 255行distill_loss,实现很简单,具体参数根据自己训练情况进行调整。
c_obj_scale = t_obj_scale.unsqueeze(-1).repeat(1,1,1,1,num_class) num_class:检测类别,自行修改。

4、项目中增加了focal_loss和eiou,如果需要和原版进行对比请自行修改相关文件。

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yolox 基于目标知识蒸馏

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