chenkeshuai/Dilation-FasterRCNN

Distillation used in FasterRCNN (updating)

本代码库基于检测代码库detectron2和蒸馏代码库RepDistiller，完成将蒸馏方法应用在faster-rcnn的代码库。

1. 教师模型下载

首先您需要下载教师模型，可参考下载地址，并放置在如下地址:

--Dilation-FasterRCNN
    --detectron2
        --teacher_models

修改configs中文件的相关参数，将DISTILL.ENABLE设置为True则在您的工作中加入蒸馏

2. 运行代码示例

单GPU运行

python tools/train_net.py   --config-file configs/COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml --num-gpus 1 SOLVER.IMS_PER_BATCH 2 SOLVER.BASE_LR 0.0025

多GPU运行

python tools/train_net.py   --config-file configs/COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml --num-gpus 8

3. 模型效果

以下是对FasterRCNN进行蒸馏/不进行蒸馏的模型对比：

Backbone	distill or not	teacher model	distill loss	box AP
R50-FPN	No			38.0
R50-FPN	Yes	R101-FPN	HintLoss	40.0