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申请/专利权人：华南师范大学
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118155019A
主分类号：G06V10/774
分类号：G06V10/774;G06V10/778;G06V10/80;G06V10/764;G06N5/022;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.07#公开
摘要：本发明涉及一种学生模型的训练方法，包括：分别获取一教师模型和一学生模型的若干检测特征图，并对所有检测特征图进行量化计算，分别获得教师分数和学生分数；将教师分数与学生分数结合计算，获得重点区域和薄弱区域，并基于重点区域和薄弱区域计算，获得价值分数；根据价值分数分别与教师模型和学生模型的若干融合特征图进行映射和解耦，并将映射后特征图与解耦后特征图进行蒸馏损失计算，获得蒸馏损失；根据蒸馏损失，计算可训练参数的新权重值。本发明所述的学生模型的训练方法，兼顾目标检测中的回归和分类两个子任务，以分类分数和定位分数为基准，计算出重点区域和薄弱区域，使知识蒸馏过程中可以重点提取学习关键特征。
主权项：1.一种学生模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：分别获取一教师模型和一学生模型的若干检测特征图，并对所有检测特征图进行量化计算，分别获得教师分数和学生分数；S2：将教师分数与学生分数结合计算，获得重点区域和薄弱区域，并基于重点区域和薄弱区域计算，获得价值分数；S3：根据价值分数分别与教师模型和学生模型的若干融合特征图进行映射和解耦，并将映射后特征图与解耦后特征图进行蒸馏损失计算，获得蒸馏损失；S4：根据蒸馏损失，计算可训练参数的新权重值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 一种学生模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质
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