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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了基于知识蒸馏的轻量化目标跟踪器训练方法，提出了简单高效的知识蒸馏框架，将高性能的大型目标跟踪器的知识高效地传递给轻量化的小型目标跟踪器，有效提升跟踪精度。轻量化目标跟踪器由学生跟踪器和教师跟踪器组成，训练包括如下步骤：向学生跟踪器传递四部分知识进行学习：真实标签的监督信息GTS，为学生跟踪器提供了来自真实标签最真实的标准答案；教师自适应有界知识TAB，表示学生跟踪器从教师跟踪器的最终输出直接获取的知识；教师注意力引导知识TAG，为学生跟踪器提供来自教师跟踪器对输入图像的空间注意力及通道注意力的引导；学生相互学习知识SML，旨在让多个学生之间相互学习和指导，以达到共同进步的目的。
主权项：1.基于知识蒸馏的轻量化目标跟踪器训练方法，其特征在于，所述轻量化目标跟踪器由学生跟踪器和教师跟踪器组成，针对该轻量化目标跟踪器的训练包括如下步骤：向学生跟踪器传递四部分知识进行学习：真实标签的监督信息GTS、教师自适应有界知识TAB、教师注意力引导知识TAG、学生相互学习知识SML；所述的真实标签的监督信息GTS，为学生跟踪器提供了来自真实标签最真实的标准答案；所述的教师自适应有界知识TAB，表示学生跟踪器从教师跟踪器的最终输出直接获取的知识；所述的教师注意力引导知识TAG，为学生跟踪器提供来自教师跟踪器对输入图像的空间注意力及通道注意力的引导；所述的学生相互学习知识SML，旨在让多个学生之间相互学习和指导，以达到共同进步的目的；所述的真实标签的监督信息GTS，其转移的具体过程如下，利用锚框与目标包围矩形框间的交并比信息，获取对应点标签信息，获得分类分支的真实标签信息GTcls和回归分支的真实标签信息GTreg；接着，将CS和RS分别表示学生跟踪器的分类输出和回归输出，于是GTS的损失表达式为： 其中，为分类分支的损失函数，采用交叉熵来计算损失，为回归分支的损失函数，采用平滑L1计算损失；超参数λ的定义被用于平衡两部分的重要性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 基于知识蒸馏的轻量化单目标跟踪器训练方法
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