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本篇文章由粉丝 @美索不达米亚平原 投稿，原文地址：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/477707304

本文介绍我们 CVPR 2022 关于目标检测的知识蒸馏工作: Focal and Global Knowledge Distillation for Detectors，只需要 30 行代码就可以在 anchor-base, anchor-free 的单阶段、两阶段各种检测器上稳定涨点，现在代码已经开源。

• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.11837

• 项目链接：https://github.com/yzd-v/FGD

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针对问题

1. 目标检测中前背景不平衡问题

前背景的不平衡对于目标检测而言是一个重要的问题，这个问题同样影响着知识蒸馏。

知识蒸馏旨在使学生学习教师的知识，以获得相似的输出从而提升性能。为了探索学生与教师在特征层面的差异，我们首先对二者的特征图进行了可视化。可以看到在空间与通道注意力上，教师与学生均存在较大的差异。其中在空间注意力上，二者在前景中的差异较大，在背景中的差异较小，这会给蒸馏中的学生带来不同的学习难度。

为了进一步探索前背景对于知识蒸馏的影响，我们分离出前背景进行了蒸馏实验，全图一起蒸馏会导致蒸馏性能的下降，将前景与背景分开学生能够获得更好的表现。

针对学生与教师注意力的差异，前景与背景的差异，我们提出了重点蒸馏Focal Distillation：分离前背景，并利用教师的空间与通道注意力作为权重，指导学生进行知识蒸馏，计算重点蒸馏损失。

2.全局信息的丢失

如前所述，Focal Distillation将前景与背景分开进行蒸馏，割断了前背景的联系，缺乏了特征的全局信息的蒸馏。为此，我们提出了全局蒸馏Global Distillation：利用GcBlock分别提取学生与教师的全局信息，并进行全局蒸馏损失的计算。

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整体框架

FGD仅需要获取学生与教师的特征图，便可完成重点蒸馏损失与全局蒸馏损失的计算，可以很方便的应用到各种类型的检测器上。

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实验结果

我们对anchor-based与anchor-free的单阶段与二阶段检测器进行了实验，在COCO2017上学生检测器均获得了大幅的AP和AR提升。

我们采用了具有更强的检测器对学生进行蒸馏，发现当使用更强的模型作为教师进行蒸馏时，FGD为模型能带来更大的性能的提升。例如RetinaNet-R50在ResNet-101和ResNeXt-101的老师蒸馏下，分别可达到39.7和40.7的mAP。

对于使用FGD蒸馏完成后的学生模型，我们再次进行了注意力的可视化。可以看到，经过FGD训练后的学生，空间注意力和通道注意力的分布与教师都非常相似，这表明学生通过蒸馏学到了教师的知识并获得了更好的特征，由此实现了性能的提升。

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更多蒸馏设置

代码基于MMDetection实现，易于复现，且已添加更多的教师与学生蒸馏设置，相关结果也在代码中给出，欢迎大家使用。

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