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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明属于图像处理技术领域，为了解决现有模型参数规模较大、模型要求对目标数据集进行标记，限制了对数据集的理解的问题，提出了基于知识蒸馏的面部表情识别方法、系统、设备及介质，通过第一语言‑视觉对比学习模型生成伪标签，解决语言‑视觉对比学习模型的标签限制问题；通过生成的伪标签以及对应的训练样本图像对第二语言‑视觉对比学习模型的图像编码器进行训练，将学习得到的提示向量用于第二语言‑视觉对比学习模型的文本编辑器的训练，将训练好的教师模型中适用于面部表情识别的能力迁移至学生模型，使学生模型具备了语言和视觉表示之间的一致性的能力，降低了模型的参数规模。
主权项：1.一种基于知识蒸馏的面部表情识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的面部图像；通过训练好的学生模型，识别得到所述待识别的面部图像对应的面部表情类别；其中，所述学生模型通过训练好的教师模型知识蒸馏训练得到，所述教师模型包括第一语言-视觉对比学习模型和第二语言-视觉对比学习模型，在所述教师模型训练过程中，基于无监督学习的方式，通过第一语言-视觉对比学习模型生成伪标签，将所生成的伪标签以及对应的训练样本图像输入到第二语言-视觉对比学习模型的图像编码器中，以最小化第一交叉熵损失为目标，得到学习好的提示向量；将学习好的提示向量输入到第二语言-视觉对比学习模型的文本编辑器中，以最小化第二交叉熵损失为目标进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于知识蒸馏的面部表情识别方法、系统、设备及介质
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