010、知识蒸馏在YOLO26中的实践：从模型臃肿到轻量部署的实战笔记一、问题现场：为什么我的YOLO26在边缘设备上跑不动？上周在客户现场调试，部署YOLO26到Jetson Orin Nano时遇到了尴尬局面：模型推理延迟高达120ms，离实时检测的30ms目标差得太远。客户指着发热的边缘设备问我：“你们最新的YOLO26不是号称轻量化吗？” 我盯着监控面板上显存占用率——2.3GB，心里明白问题出在哪：模型还是太“胖”了。原始的YOLO26-base模型在COCO上能达到42.6mAP，但参数量有68M，对边缘设备确实不友好。裁剪通道数、降低深度都试过，精度掉得厉害，mAP直接跌到38以下。这时候就该请出知识蒸馏这个老将了——不是简单套用，而是针对YOLO26的结构特点做定制化改造。二、蒸馏策略选择：为什么Logits蒸馏在YOLO26上效果有限？刚开始我直接照搬经典方案，用预训练的YOLO26-large作教师模型，对小模型做输出层logits蒸馏：# 初期尝试的简单蒸馏损失（问题版本）defnaive_distill_loss