基于多目标检测模型无标签的知识蒸馏方法及存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202110838933.8
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-07-23
申请人：
武汉工程大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于多目标检测模型无标签的知识蒸馏方法及存储介质
申请号	CN202110838933.8	申请日期	2021-07-23
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-05	公开/公告号	CN113610126A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	武汉工程大学	申请人地址	湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	武汉工程大学	当前权利人	武汉工程大学
发明人	卢涛;顾宇;张彦铎;吴云韬
代理机构	湖北武汉永嘉专利代理有限公司	代理人	黄帅

摘要

本发明公开了一种基于多目标检测模型无标签的知识蒸馏方法及存储介质，属于计算机视觉目标检测领域，该方法包括以下步骤：S1、获取多类别数据集；S2、利用不同类别的数据集训练出不同的教师网络，将无标签的图片输入至学生网络和多个教师网络，引导学生网络训练；学生网络的类别为多个教师网络类别的组合；S3、设计全局蒸馏损失以及自适应损失，平衡多个不同教师网络和学生网络之间的蒸馏损失，平衡不同教师网络之间的语言特性，优化学生网络训练过程。本发明能够有效提炼出不同教师网络中的多类别信息，进行完整类别的目标检测，并且在单一数据集的制定类别上与教师网络持平甚至超越。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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