新的深度学习文献本篇文章是Mimicking方法在检测任务上的尝试。mimicking作为一种模型压缩的方法，采用大网络指导小网络的方式将大网络习得的信息用小网络表征出来，在损失较小精度的基础上大幅提升速度。Mimicking方法通常会学习概率输出的前一层，被称为"Deep-ID"，这一层的张量被认为是数据在经过深度网络后得到的一个高维空间嵌入，在这个空间中，不同类的样例可分性要远超原有表示，从而达到表示学习的效果。本文作者提出的mimicking框架则是选择检测模型中基础网络输出的featuremap进行学习Mimic作为一种模型小型化的方法，Hinton在DistillingtheKnowledgeinaNeural