公开(公告)号：CN120047735A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510117114.2

申请日：2025-01-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 宋勇 ,  李丹彤 ,  黄金象 ,  周雅 ,  郑猛 ,  武少星

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合和全局响应的目标检测知识蒸馏方法，融合特征蒸馏和学生蒸馏两种方法实现教师模型到学生模型的特征信息转移。在特征蒸馏部分,首先进行前景区域和背景区域的解耦，然后引入积矩相关系数来衡量前景区域不同特征层级之间的线性关系；在响应蒸馏部分，针对模型预测信息的概率分布，提出一种蒸馏条件筛选机制，然后在分类分支和回归分支分别使用非目标类匹配模块和边框概率模块实现教师模型预测信息的充分转移，从而全面提高轻量化模型的检测性能。