resnet18和resnet50区别（resnet18 50）复杂度的检测模型虽然可以取得 SOTA 的精度 但它们往往难以直接落地应用 模型压缩方法帮助模型在效率和精度之间进行折中 知识蒸馏是模型压缩的一种有效手段 它的核心思想是迫使轻量级的学生模型去学习教师模型提取到的知识 从而提高学生模型的性能 已有的知识蒸馏方法可以分别为三大类 模型没有用 pytorch 官方自带的 而是参照以前总结的 ResNet 模型修改的 ResNet 模型结构如下图 ResNet 18 ResNet 34 模型的残差结构是一致的 结构如下 代码如下 resnet
复杂度的检测模型虽然可以取得SOTA的精度，但它们往往难以直接落地应用。模型压缩方法帮助模型在效率和精度之间进行折中。知识蒸馏是模型压缩的一种有效手段，它的核心思想是迫使轻量级的学生模型去学习教师模型提取到的知识，从而提高学生模型的性能。已有的知识蒸馏方法可以分别为三大类：模型没有用pytorch官方自带的，而是参照以前总结的
ResNet模型修改的。
ResNet模型结构如下图：
ResNet18，
ResNet34模型的残差结构是一致的，结构如下：
代码如下：
resnet.py
主要修改了输出结果，将每
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