YOLOv8改进 | 知识蒸馏 | 利用CWDLoss蒸馏提升YOLOv8精度_yolov8 蒸馏

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YOLOv8改进 | 知识蒸馏 | 利用CWDLoss蒸馏提升YOLOv8精度

简介

YOLOv8作为目前最先进的目标检测算法之一，在性能和精度方面都取得了显著进步。然而，训练YOLOv8模型需要大量数据和计算资源，且模型参数量较大，部署于移动端或嵌入式设备时会遇到性能瓶颈。为了解决这些问题，本文提出了一种利用知识蒸馏技术改进YOLOv8模型的方法，以提升模型精度和轻量化。

原理详解

知识蒸馏

知识蒸馏是一种模型压缩技术，通过让学生模型学习教师模型的“知识”，来提升学生模型的性能。教师模型通常是经过大量数据训练的性能较好的模型，而学生模型可以是较小的模型或在资源受限的设备上部署的模型。

CWDLoss（类间距离损失）

CWDLoss 是一种用于知识蒸馏的目标函数，它不仅考虑了学生模型预测值与真实标签之间的差异，还考虑了学生模型预测值与教师模型预测值之间的差异。通过这种方式，学生模型可以学习到教师模型的“软知识”，例如预测值之间的分布关系等，从而提升自身的精度。

应用场景

该改进方案适用于各种目标检测任务，例如：

• 移动端目标检测: 将轻量化后的 YOLOv8 模型部署到智能手机或其他移动设备上，实现实时目标检测功能，例如人脸识别、物体识别等。
• 嵌入式