说明文档

YOLO 坦克检测模型

使用知识蒸馏和训练后量化技术训练的军事目标检测模型。

模型

模型	mAP50	mAP50-95	大小
教师模型 (YOLOv8m)	86.40%	62.78%	49.6 MB
学生模型微调版 (YOLOv8n)	84.61%	60.64%	5.96 MB
学生模型知识蒸馏版 (YOLOv8n)	79.28%	53.38%	~6 MB
学生模型量化版 (INT8)	84.31%	60.50%	3.20 MB

使用方法

from huggingface_hub import hf_hub_download

# 下载量化模型用于 Web 部署
model_path = hf_hub_download(
    repo_id="Hunjun/yolo-tank-detection",
    filename="optimized/student_quantized.onnx"
)

# 或下载教师模型
teacher_path = hf_hub_download(
    repo_id="Hunjun/yolo-tank-detection",
    filename="teacher/yolov8m_tank_best.pt"
)

类别

飞机
直升机
人员
坦克
车辆

训练

教师模型: YOLOv8m 在军事数据集上微调 (20 轮)
学生模型: YOLOv8n 微调 / 知识蒸馏 (20 轮)
量化: 通过 ONNX Runtime 进行 INT8 动态量化

参考

Hunjun/yolo-tank-detection

作者 Hunjun

object-detection

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创建时间: 2025-12-01 21:38:54+00:00

更新时间: 2025-12-01 21:39:15+00:00

在 Hugging Face 上查看

文件 (9)

.gitattributes

README.md

optimized/student_quantized.onnx ONNX

student/yolov8n_finetuned_best.pt

student/yolov8n_kd_hinton_best.pt

student/yolov8n_kd_hinton_evaluation.txt

student/yolov8n_kd_hinton_results.csv

teacher/results.csv

teacher/yolov8m_tank_best.pt