近年のState-of-the-artなモデルを、計算リソースの限られた環境にデプロイする際に有効な手段として知識蒸留が提案されてきた。しかし、これまで知識蒸留はクラス分類などのシンプルなタスクでしか研究されておらず、物体検知などの複雑なシステムでの研究例は少なかった。そこで、物体検出のモデルに対して知識蒸留を行う手法を提案する。