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生成去噪蒸馏：简单随机噪声在密集预测中有效传递知识
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种知识蒸馏方法，通过引入新颖的发生器去噪蒸馏方法（GDD），从教师模型中导出更紧凑的表示，并在目标检测、实例分割和语义分割等任务中取得了最佳表现。
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关键要点
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知识蒸馏是将知识从教师模型转移到学生模型的过程。
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本文引入了新颖的发生器去噪蒸馏方法（GDD）。
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GDD方法能够从教师模型中导出更紧凑的表示。
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该方法在目标检测、实例分割和语义分割等任务中取得了最佳表现。
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