YOLOv11知识蒸馏，实现无损涨点，包含逻辑蒸馏和特征蒸馏中的不同蒸馏方法 ...

媒介

知识蒸馏（Knowledge Distillation）是由 Hinton 等人在 2015 年提出来的，主要是用一个复杂的教师模型去指导一个简单的弟子模型训练，如许能让弟子模型在保持高精度的同时，还能减少计算量。本文便是讲授如何针对YOLOv11的原始模型以及改进后的模型进行知识蒸馏，轻松实现无损涨点。
    模型   Precision   Recall   mAP50   mAP50-95         YOLOv11n   85.8   82.6   89.4   54.2       YOLOv11n蒸馏   88.0   84.5   91.3   56.3   <hr>   专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、丧失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
    专栏地点：YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度，快速正确的找到有效涨点的创新点！
  

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