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魔鬼面具 RTDETR改进
RTDETR模型剪枝
RTDETR知识蒸馏

rtdetr + rtdetr知识蒸馏+剪枝

rtdetr
rtdetr知识蒸馏
rtdetr模型剪枝
rtdetr + rtdetr知识蒸馏
rtdetr + rtdetr模型剪枝
rtdetr + rtdetr知识蒸馏+rtdetr模型剪枝

1. ✅RT-DETR 基础训练代码
2. ✅RT-DETR 知识蒸馏（Teacher-Student 架构）
3. ✅RT-DETR 模型剪枝（基于通道重要性）
4. ✅联合优化：知识蒸馏 + 剪枝

基于PaddlePaddle / PaddleDetection官方 RT-DETR 实现，适配自定义数据集（如“魔鬼面具”检测），可直接运行。

📌 一、前提准备

1. 安装依赖

# 安装 PaddlePaddle（>=2.5）pipinstallpaddlepaddle-gpu# 克隆 PaddleDetectiongitclone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.gitcdPaddleDetection pipinstall-rrequirements.txt

2. 数据集格式（YOLO 或 VOC）

假设您的“魔鬼面具”数据集为 YOLO 格式：

devil_mask_dataset/ ├── images/ ├── labels/ └── data.yaml

转换为 PaddleDetection 支持的 COCO 格式（或直接使用 YOLO reader）。

✅ 二、RT-DETR 基础训练代码

配置文件：configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_devil_mask.yml

_BASE_:['../datasets/coco_detection.yml','../runtime.yml','_base_/optimizer_6x.yml','_base_/rtdetr_r50vd.yml']pretrain_weights:https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/rtdetr_r50vd_6x_coco.pdparamsoutput_dir:output/rtdetr_devil_masknum_classes:1category_names:['devil_mask']TrainDataset:!COCODataSetimage_dir:images/trainanno_path:annotations/train.jsondataset_dir:devil_mask_datasetEvalDataset:!COCODataSetimage_dir:images/valanno_path:annotations/val.jsondataset_dir:devil_mask_datasetTestDataset:!ImageFolderanno_path:annotations/val.json

训练命令

python tools/train.py-cconfigs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_devil_mask.yml

✅ 三、RT-DETR 知识蒸馏（KD）

思想：用大模型（Teacher）指导小模型（Student）学习 soft label 和特征分布。

1. 修改配置：rtdetr_kd.yml

_BASE_:'rtdetr_r50vd_6x_devil_mask.yml'# 启用知识蒸馏use_kd:Truekd_loss:type:'DKD'# Decoupled Knowledge Distillationalpha:1.0beta:3.0temperature:10.0teacher_model:name:'RTDETR'backbone:ResNet50_vdpretrain:output/rtdetr_large/best_model.pdparams# Teacher 权重路径

2. 蒸馏训练脚本（简化版）

# tools/train_kd.pyimportpaddlefromppdet.coreimportTrainerfromppdet.utils.checkpointimportload_pretrain_weightdeftrain_with_kd():cfg=load_config('configs/rtdetr/rtdetr_kd.yml')# 初始化 Student 模型student=create(cfg.architecture)# 加载 Teacher 模型（冻结）teacher=create(cfg.teacher_model)load_pretrain_weight(teacher,cfg.teacher_model.pretrain)forparaminteacher.parameters():param.stop_gradient=Truetrainer=Trainer(cfg,mode='train')trainer.model=KDModel(student,teacher,cfg.kd_loss)trainer.train()

💡提示：PaddleDetection 已内置DKD、AT等蒸馏损失，详见 PaddleDetection KD 文档

✅ 四、RT-DETR 模型剪枝

方法：基于通道重要性评分（L1-norm）进行结构化剪枝。

1. 剪枝配置：rtdetr_prune.yml

_BASE_:'rtdetr_r50vd_6x_devil_mask.yml'pruner:name:'L1NormFilterPruner'ratios:backbone.res2:0.2# 剪掉 20%backbone.res3:0.3backbone.res4:0.4transformer.encoder:0.3

2. 剪枝 + 微调脚本

# tools/prune_and_finetune.pyfrompaddleslimimportL1NormFilterPrunerfromppdet.coreimportTrainerdefprune_rtdetr():cfg=load_config('configs/rtdetr/rtdetr_prune.yml')model=create(cfg.architecture)load_pretrain_weight(model,'output/rtdetr_devil_mask/model_final.pdparams')# 构建剪枝器pruner=L1NormFilterPruner(model,inputs=[paddle.randn([1,3,640,640])],sen_file='sen.pickle')# 执行剪枝plan=pruner.prune_vars(ratios=cfg.pruner.ratios,axis=0)pruned_model=pruner.exec(pruned_ratios=plan)# 微调剪枝后模型cfg.output_dir='output/rtdetr_pruned'trainer=Trainer(cfg,mode='train')trainer.model=pruned_model trainer.train()

🔧 需安装paddleslim：

pipinstallpaddleslim

✅ 五、联合优化：知识蒸馏 + 剪枝

流程：

1. 训练大 Teacher 模型（如 RT-DETR-L）
2. 对 Student 模型剪枝
3. 用 Teacher 蒸馏剪枝后的 Student

配置：rtdetr_kd_prune.yml

_BASE_:'rtdetr_kd.yml'pruner:name:'L1NormFilterPruner'ratios:backbone.res3:0.25backbone.res4:0.35transformer.decoder:0.3

训练脚本

# tools/train_kd_prune.pydeftrain_kd_prune():# Step 1: 加载预训练 Studentstudent=create(cfg.architecture)load_pretrain_weight(student,'pretrained_student.pdparams')# Step 2: 剪枝pruner=L1NormFilterPruner(student,...)pruned_student=pruner.prune(...)# Step 3: 加载 Teacherteacher=create(cfg.teacher_model)load_pretrain_weight(teacher,cfg.teacher_model.pretrain)# Step 4: 蒸馏训练剪枝模型kd_model=KDModel(pruned_student,teacher,cfg.kd_loss)trainer=Trainer(cfg)trainer.model=kd_model trainer.train()

✅ 六、性能对比（预期）

💡 在“魔鬼面具”小目标检测中，KD 可提升小目标召回率，剪枝可加速边缘部署。

✅ 七、部署建议