[发明专利]一种基于知识蒸馏的轻量级苹果叶片病害识别方法在审
| 申请号： | 202110908681.1 | 申请日： | 2021-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN113610163A | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 王兵;杨海娟;米春风;李敏杰;周阳;王子;汪文艳;卢琨 | 申请（专利权）人： | 安徽工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥昊晟德专利代理事务所(普通合伙) 34153 | 代理人： | 何梓秋 |
| 地址： | 243032 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于知识蒸馏的轻量级苹果叶片病害识别方法，属于图像处理技术领域，包括：数据集处理；改进经典SqueezeNet结构；教师网络指导；低精度教师网络进修；苹果叶片病害识别。本发明所采用的主干网络是一种轻量且高效的卷积神经网络模型，并对其结构进行设计和修改，获取更加轻量化的模型；同时利用知识蒸馏方法在显著减少模型参数同时使模型性能保持在较高的水平，将更加有利于模型部署在移动终端等嵌入式资源有限的设备上，有助于实现对苹果叶片病害的实时准确识别；还提出一种“进修”思想，可以有效解决教师网络指导效果差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 蒸馏 轻量级 苹果 叶片 病害 识别 方法 | ||
【主权项】：
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