Distilling-Object-Detectors
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蒸馏带fpn的faster rcnn遇到问题
论文中没有说明multi layer的mimic是怎样进行的,所以我按照rpn分配正样本的规则分配gt到不同的level,即如果一个gt在某个level有正样本,那么该gt就参与生成该level的imitation region,但是实验之后我发现效果很差,蒸馏后的性能比student的baseline还低。请问论文中在进行带fpn的蒸馏实验时是如何分配gt的呢?还是有哪些细节我没有关注到?求解答