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项目地址：https://github.com/Syencil/mobile-yolov5-pruning-distillation
项目时间：2022年
mobile-yolov5-pruning-distillation是一个以yolov5改进为主的开源项目，主要包含3中改进方向：更改backbone、模型剪枝、知识蒸馏。这里主要研究其知识蒸馏部分，根据其分享的实验数据，获取对目标检测中模型剪枝的认知。希望阅读本博文的读者，能给项目一个satr。
该项目中关于知识蒸馏首先介绍了基本分类情况，关于实验主要是分享了三种蒸馏策略下的模型效果。
蒸馏是希望将T模型学习到的知识迁移到S模型中。通常蒸馏方式大体可以分为：1）Response-based，2）Feature-based，3）Relation-based。
按照策略则可以分为1）online distillation，2）offline distillation 和3）self distillation
按照蒸馏算法可以分为1）adversarial distillation，2）multi-teacher distillation， 3）cross-modal distillation，4）graph-based distillation，5）attention-based distillation，6）data-free distillation，7）quatized Distillation，8）lifelong distillation， 9）nas distillation。
mobile-yolov5-pruning-distillation项目将采用多种不同的蒸馏方式尝试对mobilev2-yolo5s提点，每一种Strategy都对应有相关论文。并不是每一种方式都有效，可能和组合方式以及参数调节都有关。
1、Strategy 1 Output-based Distillation
以mobilev2-yolo5s作为S-model，希望能将T-model在coco和voc上学习到的知识蒸馏到mobilev2-yolo5s中。以Object detection at 200 Frames Per Second为基础方法配置蒸馏损失函数，抑制背景框带来的类别不均衡问题。 用L2 loss作为蒸馏基础函数，损失中的蒸馏dist平衡系数选择为1。
选取基于darknet为backbone的yolo5s作为T模型。这样能尽可能的保证结构上的一致。而yolo5s的参数量和计算量差不多正好是mobilev2-yolo5s的两倍， capacity gap并不是很明显。蒸馏后提了接近3个点。
这里所表明2点信息：1、参考Object detection at 200 Frames Per Second抑制背景框蒸馏，可以提示3个点的map 2、在教师模型与学生模型间gap过大，会影响蒸馏效果，反而不如gap低的低精度教师模型效果好
2、Strategy 2 Feature-based+Output-based Distillation
Strategy 1仅仅只是蒸馏最后一个输出层，属于distillation中Response-Based。考虑到特征提取也是可以进行蒸馏的，提升backbone在特征提取上的表征能力。 对于T和S特征图之间维度存在不匹配的情况，我们首先应用一个Converter网络将通道数转换成相同的 这个思想在FitNet上就提出过，实际操作中更类似于如下
实验效果一 尝试将特征图和输出层一起作为蒸馏指导。对于T和S中间特征图输出维度不匹配的问题，采用在S网络输出接一个Converter，将其升维到T网络匹配。 Converter由conv+bn+relu6组成，T网络输出单独接一个relu6，保证激活函数相同。 output层参数为1.0，feature参数为0.5。mAP0.663甚至比baseline都要低。 蒸馏效果如下所示
feature distillation居然让模型掉点了，怀疑是feature权重太大。loss与map日志如下：
1、loss降到0.1667，mAP可以提升到0.68，还是低于baseline。
2、继续下降到0.05，mAP可以回到baseline的水平，
3、在训练末期mAP还在上升，loss还在下降。最后尝试训练100个epoch，mAP才回到74。
实际上还尝试过各种变形和各种参数，但是感觉效果仍然不好。这表明进行feature distillation对于目标检测而言很大概率是一个负优化
3、Strategy 3 Teach-Assistant Distillation
在Strategy 1.2的实验中可以看出，T越强力蒸馏的S提升并不一定更多，反而更低。类似的实验在TADK也有。 用yolov5l作为T网络提升不高的原因可能有2点。1）T更复杂，S没有足够的capacity来模仿T，2）T的精度更高，模型确定性更强，输出logits（soft label）变得less soft。 但是我想让更大的yolov5l作为指导网络，那么可以利用yolov5s作为助教网络辅助蒸馏。
将yolov5l作为T网络，yolov5s作为TA网络（这里T和TA之间其实差距也是非常大的，7倍差距），mobilev2-yolo5s作为S网络。
- 首先对TA蒸馏，提升yolov5s在voc上的mAP。
- 其次利用TA对S蒸馏。
不过从TA的精度来看，由于T和TA存在显著的能力gap，蒸馏出的TA并没有精度上，故没有进行第二步蒸馏。
5、同类型蒸馏模型精度
基于项目作者分享的信息，可以发现所得到的模型效果还是较为可观的。
执行不同蒸馏策略的代码如下
