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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.15 No.1
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 88 - 91 (4page)
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Knowledge distillation thrives in many computer vision areas, yet struggles in object detection due to its complexity. Thus, in this paper we propose a novel object detector that uses dual knowledge distillation, intrinsic distillation, and broad distillation. The former compels the student to concentrate on the teacher's essential pixels and channels, the latter aims to restore the connection between various pixels and transfers this information from teacher to student. The conducted experiments on Resnet50 based Faster RCNN and RetinaNet using the proposed method achieve 3.6% and 3.4% higher mAP than the baseline on COCO2017 dataset and 4.1% and 4.0% higher mAP than the baseline on custom dataset.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. METHODOLOGY
Ⅲ. RESULTS
Ⅳ. CONCLUSIONS
REFERENCES
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