Wang-zipeng
Wang-zipeng
您好，请问您的问题解决了吗？请问有没有方便一点的剪枝方法？现在的剪枝方法都太原始了，需要做很大的修改才能应用。我最近也在做这方面的尝试。
> PTAL @Wang-zipeng i just search PTAL's mean by google.
> 我最近在带FPN的faster rcnn中应用论文中的方法，但是效果很差，比学生的基线都低，您有在带fpn的faster rcnn上应用过该方法吗？如果是在带fpn的faster rcnn上，gt要如何分配到不同的level上呢？ 我没有尝试过知识蒸馏的方法，但我在mmdetection上尝试了直接用小backbone的训练方法，我的配置是resnet18，backbone部分channel数量不变，但是将fpn输出的channel从256直接变到32，最后在maskrcnn上，bbox mAP 34.1，mask mAP 30.1，maskrcnn_r50_fpn_2x的结果是bbox mAP 39.2，mask mAP 35.4，都低5个多点吧，请问用了蒸馏方法能不能效果下降的少一些呢？
Maybe I have make mistake, your method is calculate the KL-divergence of the every layers' every channel?