Distillazione della conoscenza

Guida rapida#

Addestra un modello studente più piccolo con la guida di un modello insegnante più grande aggiungendo l'argomento distill_model:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, distill_model="yolo26s.pt")

Che cos'è la distillazione della conoscenza?#

La distillazione della conoscenza trasferisce le conoscenze da un modello insegnante grande e accurato a un modello studente più piccolo. Lo studente impara a imitare le rappresentazioni interne delle caratteristiche dell'insegnante e spesso raggiunge un'accuratezza maggiore rispetto all'addestramento da zero.

Usa la distillazione quando:

• Ti serve un modello più piccolo e veloce da distribuire
• Hai un modello insegnante ad alta accuratezza addestrato sugli stessi dati
• Vuoi ottenere un'accuratezza migliore rispetto all'addestramento standard

Prestazioni#

La distillazione della conoscenza migliora la mAP dello studente per tutta la famiglia YOLO26 su COCO, senza costi aggiuntivi in fase di inferenza. La tabella seguente confronta i modelli YOLO26 standard (baseline) con gli stessi modelli addestrati tramite distillazione dal rispettivo insegnante consigliato.

• I valori mAP^val si riferiscono a un singolo modello e a una singola scala sul dataset COCO val2017.
  Riproduci una riga distillata con yolo val detect model=yolo26n-distill.pt data=coco.yaml device=0; aggiungi nms=False per la colonna e2e.
• I valori e2e usano il percorso di inferenza senza NMS (nms=False); i valori non e2e usano la post-elaborazione NMS predefinita (nms=None). Per i dettagli, consulta Rilevamento end-to-end.

Prerequisiti#

Prima di iniziare, assicurati di soddisfare i seguenti requisiti:

• Modello insegnante addestrato: un checkpoint .pt della stessa famiglia YOLO del modello studente.
• Attività corrispondente: usa un insegnante per la stessa attività dello studente e addestralo su dati pertinenti.
• Risorse GPU: memoria sufficiente per contenere entrambi i modelli; l'insegnante esegue solo la propagazione in avanti, senza gradienti né stato dell'ottimizzatore.

Coppie di modelli consigliate#

La distillazione tra famiglie diverse (ad es. un insegnante YOLO11 con uno studente YOLO26) non è supportata.

Parametri chiave#

Come funziona#

1. Il modello insegnante rimane congelato in modalità eval ed esegue l'inferenza su ogni batch
2. Il modello studente viene addestrato con le perdite standard dell'attività, oltre alla guida della distillazione
3. Le caratteristiche vengono estratte da entrambi i modelli nei tre livelli neck che alimentano la testa della famiglia Detect
4. Un proiettore composto da due convoluzioni 1×1 con ReLU allinea ciascuna mappa delle caratteristiche dello studente ai canali dell'insegnante
5. Una perdita L2 ponderata per punteggio confronta le caratteristiche proiettate dello studente con quelle dell'insegnante, ponderandole in base alla confidenza di classificazione dell'insegnante
6. La perdita di distillazione si combina con le perdite standard utilizzando il peso dis

Supporto delle attività#

L'implementazione della distillazione estrae le caratteristiche dai tre livelli neck che alimentano la testa della famiglia Detect del modello. Poiché le teste segment, pose e obb ereditano la stessa architettura Detect, la distillazione è tecnicamente compatibile anche con queste attività.

Classificazione, segmentazione semantica, stima della profondità e RT-DETR non utilizzano una testa compatibile della famiglia Detect e non sono supportati.

from ultralytics import YOLO

# Segment
model = YOLO("yolo26n-seg.pt")
model.train(data="coco8-seg.yaml", epochs=100, distill_model="yolo26s-seg.pt")

# Pose
model = YOLO("yolo26n-pose.pt")
model.train(data="coco8-pose.yaml", epochs=100, distill_model="yolo26s-pose.pt")

# OBB
model = YOLO("yolo26n-obb.pt")
model.train(data="dota8.yaml", epochs=100, distill_model="yolo26s-obb.pt")

Addestramento#

Addestramento di base#

L'addestramento con distillazione è identico a quello standard. Specifica il percorso distill_model per abilitarla:

from ultralytics import YOLO

# Carica un modello studente
student = YOLO("yolo26m.pt")

# Addestra con la distillazione della conoscenza da un modello insegnante più grande
results = student.train(data="coco8.yaml", epochs=100, distill_model="yolo26x.pt")

Regolare il peso della perdita di distillazione#

Il parametro dis (predefinito: 6.0) controlla il contributo della perdita di distillazione:

from ultralytics import YOLO

student = YOLO("yolo26n.pt")
results = student.train(data="coco8.yaml", epochs=100, distill_model="yolo26s.pt", dis=10.0)

Riprendere l'addestramento con distillazione#

L'addestramento con distillazione supporta la ripresa dai checkpoint. Il modello insegnante viene ricreato automaticamente a partire dal percorso distill_model registrato nel checkpoint:

from ultralytics import YOLO

student = YOLO("runs/detect/train/weights/last.pt")
results = student.train(resume=True)

Output dell'addestramento#

Quando la distillazione è abilitata, nei log di addestramento compare una colonna aggiuntiva dis_loss:

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss    l1_loss   dis_loss  Instances       Size
      1/80      46.2G      1.566      5.404    0.003249      6.658        231        640

Il modello esportato contiene solo i pesi dello studente: le dimensioni del file e la velocità di inferenza corrispondono a quelle di un modello studente addestrato normalmente.

Domande frequenti#