#COCO
tensorflow-yolov3
本文介绍了使用TensorFlow 2.0实现YOLOv3目标检测的方法,包括快速入门、训练自定义数据集和在VOC数据集上的评估。提供详细的代码示例和步骤说明,帮助开发者轻松训练和应用目标检测模型。文中附有中文博客链接,提供更多学习资源。
LD
LD项目提出了一种创新的定位蒸馏方法,旨在高效传递教师模型的定位知识到学生模型。该方法重构了定位知识蒸馏过程,并引入了有价值定位区域的概念,有选择地蒸馏语义和定位信息。实验结果显示,在不增加推理时间的前提下,LD能将GFocal-ResNet-50模型在COCO数据集上的AP从40.1提升至42.1。这种简单有效的蒸馏方案适用于多种密集目标检测器。