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公开(公告)号：CN119648585A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411791340.0
申请日：2024-12-06
Applicant: 南通大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于异构知识蒸馏的图像复原模型压缩方法，包括：首先分别使用高级的视觉转换模块和高效的视觉曼巴模块构建复杂的图像复原教师网络和轻量化的图像复原学生网络，然后设计曼巴导向型异构知识蒸馏将教师网络中的异构知识迁移到学生网络中。曼巴导向型知识蒸馏主要包括特征过滤模块和特征接口模块。前者能够将教师网络中的冗余特征信息进行过滤，后者通过设计双向迁移损失函数将教师网络的异构特征进行转换。最后，经过蒸馏后的学生网络执行在线的图像复原测试。本发明能够实现轻量级且快速的通用图像恢复模型，提高在资源受限的情况下图像复原模型的效率。
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