[发明专利]基于中间层特征提取增强的知识蒸馏实现图像分类的方法有效
| 申请号： | 202110887562.2 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113610146B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 陈泽仁;徐琪;张天魁;钟炜强 | 申请（专利权）人： | 江西鑫铂瑞科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/75;G06N5/02;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 温州名创知识产权代理有限公司 33258 | 代理人： | 程嘉炜 |
| 地址： | 335000 江西省鹰*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于中间层特征提取增强的知识蒸馏实现图像分类的方法，包括获取待分类图像；将待分类图像导入预先训练好的教师‑学生网络中，得到相应的分类结果；其中，预先训练好的教师‑学生网络是基于历史图像分别输入教师模型和学生模型中，并采用预设的跨层非局部模块分别提取学生模型和教师模型的多尺度像素间关系，且待计算出教师模型和学生模型间的多尺度像素关系蒸馏损失之后，将蒸馏损失加入学生模型的损失函数中，进一步根据损失函数反向传播更新学生模型参数直至学生模型收敛，将收敛后的学生模型作为优化模型输出进行训练得到的。本发明，通过增强知识蒸馏对中间层特征提取能力来改善卷积神经网络优化效果，用以增强图像分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 中间层 特征 提取 增强 知识 蒸馏 实现 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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