비최대 억제를 통한 밀집 객체 검출을 위한 지식 저장 증류

초록

최근 많은 연구들이 밀집 객체 검출을 위한 지식 증류 프레임워크를 제안하였다. 하지만 이러한 프레임워크들은 교사 검출기로 인한 비효율성을 고려하지 않았다. 본 논문은 이러한 비효율성을 해결하기 위해 교사 검출기의 특징 맵 중에서 비최대 억제를 통해 핵심 특징만을 선별하여 사전에 저장하고 이를 재사용하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 학생 모델과 유사한 학습 속도를 가짐에도 기존의 최첨단 지식 증류 프레임워크를 상회하는 성능을 가진다.

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