「AI Drive」是由 biendata 和 PaperWeekly 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。
本期 AI Drive，我们邀请到南京理工大学计算机学院博士-李钢，为大家在线解读其发表在 AAAI 2022的最新研究成果：基于锚框排序的目标检测知识蒸馏。对本期主题感兴趣的小伙伴，3 月 24 日（周四）晚 7 点，我们准时相约 AI_Drive B 站直播间。
一、直播信息
1、演讲摘要：
知识蒸馏是模型压缩的有效手段，但是目标检测网络的知识蒸馏方法却很少被研究。用于分类任务的soft label，在目标检测上基本没有提升，基于这个发现，我们提出了一种适用于目标检测的锚框排序蒸馏，充分利用了检测网络中，1个目标匹配多个anchor的属性。此外，我们发现，利用特征蒸馏，虽然可以取得一定的提升，但是特征蒸馏的效率还有很大的提升空间。我们提出利用教师和学生网络的预测差异来引导特征蒸馏，让蒸馏过程更加关注于那些学生网络预测不准的区域。在这个工作中，我们在设计蒸馏算法的时候，充分考虑了目标检测的一些重要属性，比如一对多的标签注册，稠密的预测结果。
2、论文名称：
Knowledge Distillation for Object Detection via Rank Mimicking and Prediction-guided Feature Imitation
3、论文链接：
https://arxiv.org/abs/2112.04840
4、本次分享的具体内容有：
- 介绍知识蒸馏的背景
- 介绍锚框排序蒸馏
- 实验分析和结论
- 未来工作展望
二、嘉宾介绍
李钢，南京理工大学计算机学院博士生，研究兴趣为计算机视觉，特别是目标检测，知识蒸馏，自监督、半监督学习。在AAAI, ACM MM等人工智能顶级会议上发表论文多篇。曾在商汤研究院，上海人工智能实验室实习。
三、直播地址 & 交流群
本次直播将在AI_Drive B 站直播间进行， 感兴趣的朋友可评论11，线上分享结束后，可在直播间实时QA。
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Original: https://blog.csdn.net/AI_Drive/article/details/123682059
Author: AI_Drive
Title: 直播预告|AAAI 2022：基于锚框排序的目标检测知识蒸馏
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