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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）。
+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。  
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+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
+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。 
+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。
+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。