論文の概要: Knowledge Distillation for Object Detection via Rank Mimicking and Prediction-guided Feature Imitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04840v1
• Date: Thu, 9 Dec 2021 11:19:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-12-10 14:57:51.644147
• Title: Knowledge Distillation for Object Detection via Rank Mimicking and Prediction-guided Feature Imitation
• Title（参考訳）: ランク模倣と予測誘導特徴模倣による物体検出のための知識蒸留
• Authors: Gang Li, Xiang Li, Yujie Wang, Shanshan Zhang, Yichao Wu, Ding Liang
• Abstract要約: 本研究では,一段検出器を蒸留するためのランクミミキング (RM) と予測誘導特徴模擬 (PFI) を提案する。 RMは、教師からの候補ボックスのランクを、蒸留のための新しい種類の知識として捉えている。 PFIは、特徴差と予測差との相関を図り、特徴の模倣を直接して生徒の精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.441349114336994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge Distillation (KD) is a widely-used technology to inherit information from cumbersome teacher models to compact student models, consequently realizing model compression and acceleration. Compared with image classification, object detection is a more complex task, and designing specific KD methods for object detection is non-trivial. In this work, we elaborately study the behaviour difference between the teacher and student detection models, and obtain two intriguing observations: First, the teacher and student rank their detected candidate boxes quite differently, which results in their precision discrepancy. Second, there is a considerable gap between the feature response differences and prediction differences between teacher and student, indicating that equally imitating all the feature maps of the teacher is the sub-optimal choice for improving the student's accuracy. Based on the two observations, we propose Rank Mimicking (RM) and Prediction-guided Feature Imitation (PFI) for distilling one-stage detectors, respectively. RM takes the rank of candidate boxes from teachers as a new form of knowledge to distill, which consistently outperforms the traditional soft label distillation. PFI attempts to correlate feature differences with prediction differences, making feature imitation directly help to improve the student's accuracy. On MS COCO and PASCAL VOC benchmarks, extensive experiments are conducted on various detectors with different backbones to validate the effectiveness of our method. Specifically, RetinaNet with ResNet50 achieves 40.4% mAP in MS COCO, which is 3.5% higher than its baseline, and also outperforms previous KD methods.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、面倒な教師モデルからコンパクトな学生モデルに情報を継承し、モデル圧縮と加速を実現するために広く使われている技術である。 画像分類と比較すると、オブジェクト検出はより複雑なタスクであり、オブジェクト検出のための特定のkdメソッドを設計することは自明ではない。 本研究は,教師と生徒の行動差を詳細に研究し,まず,教師と生徒が検出した候補箱を全く異なるランクでランク付けし,精度の相違をもたらす2つの興味深い観察結果を得た。 第2に,教師と生徒間の特徴応答差と予測差の間には大きなギャップがあり,教師のすべての特徴マップを等しく模倣することが,生徒の精度を向上させるための準最適選択であることを示す。 2つの観測結果に基づいて, 1段検出器を蒸留するためのランクミミキング (RM) と予測誘導特徴模擬 (PFI) を提案する。 rmは教師の候補ボックスのランクを、従来のソフトラベル蒸留を一貫して上回る新しい知識として取り上げている。 PFIは、特徴差と予測差との相関を図り、特徴の模倣を直接して生徒の精度を向上させる。 MS COCOとPASCAL VOCのベンチマークでは,バックボーンの異なる様々な検出器で広範囲に実験を行い,本手法の有効性を検証した。 具体的には、ResNet50のRetinaNetはMS COCOで40.4%のmAPを達成しており、これはベースラインよりも3.5%高い。

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