申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2024-01-30

公开（公告）日：2024-05-14

公开（公告）号：CN118038079A

主分类号：G06V10/44

分类号：G06V10/44;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/096;G06T7/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开

摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏的双向师生网络缺陷检测方法，包括如下步骤：步骤1、获取用于训练的数据集；步骤2、构建双向蒸馏师生网络模型；步骤3、通过获取的数据集训练双向蒸馏师生网络模型；步骤4、把待测图片输入到双向蒸馏师生网络模型中，并让正向蒸馏学生网络与逆向学生蒸馏网络的第l层输出的特征图分别与教师网络的第l层输出的特征图计算异常分数，得到特征异常图与步骤5、将特征异常图与作为输入通过一个自适应特征异常统计模块，输出最终异常分数图。

主权项：1.一种基于知识蒸馏的双向师生网络缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取用于训练的数据集；步骤2、构建双向蒸馏师生网络模型步骤2-1、采用在ImageNet上预训练过的wide_ResNet50作为教师网络，保留了主干网络的四个阶段，去除了最后的空间下采样操作、全局平均池化层和完全连接层；步骤2-2、把未经训练的wide_ResNet50作为正向蒸馏学生网络，保留了主干部分的四个阶段，去除了最后的空间下采样操作、全局平均池化层和完全连接层；步骤2-3、构建逆向蒸馏学生网络de_wide_ResNet50。该网络是在wide_ResNet50的基础上，保留主干部分的前三个阶段，除去最后一个阶段以及主干部分之后的空间下采样操作、全局平均池化层和完全连接层；步骤2-4、构建OCBE模块，所述OCBE模块包括MFF模块和OCE模块，MFF模块由若干个卷积层构成，所述MFF模块包括若干个用于浅层特征下采样步长为2的3×3卷积层和一个用于深化特征信息步长为1的1×1卷积层，所述OCE模块包括一个ResBlock块，所述OCE模块的输出作为逆向蒸馏学生网络de_wide_ResNet50的输入；步骤3、通过获取的数据集训练双向蒸馏师生网络模型；步骤4、把待测图片输入到双向蒸馏师生网络模型中，并让正向蒸馏学生网络与逆向学生蒸馏网络的第l层输出的特征图分别与教师网络的第l层输出的特征图并计算异常分数，得到异常分数图与步骤5、将异常分数图与作为输入通过一个自适应特征异常统计模块，输出最终异常分数图；步骤5-1、确定自适应权重矩阵EFD、ERD；步骤5-2、根据以下公式，计算出最终的异常分数图：

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于知识蒸馏的双向师生网络缺陷检测方法

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