公开(公告)号：CN114330580B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202111676330.9

申请日：2021-12-31

Applicant: 之江实验室 ,  厦门大学

Inventor： 严严 ,  姜润青 ,  王菡子 ,  王彪 ,  张吉

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了基于歧义指导互标签更新的鲁棒知识蒸馏方法，包括：A、构建训练数据集；B、构建教师网络和学生网络；C、通过鲁棒学习方法对教师网络进行训练；D、对数据集中的每个样本进行歧义感知权重估计和权重分配；E、根据小损失标准对数据集中的样本进行标签重新标注，结合教师网络特征的标签传播算法更新标签，再计算损失和更新网络参数；F、在学生网络和教师网络之间进行互标签传播算法，并更新样本标签、计算损失和更新网络参数；G、将测试图像数据导入学生网络，由其得到预测结果且用于图像分类；本方案可以有效地提升知识蒸馏对噪声标签的鲁棒性，从而可以在噪声标签的环境下获取一个高性能的轻量级网络，其更能适用于实际情况。

公开(公告)号：CN116071704A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310110761.1

申请日：2023-02-13

Applicant: 厦门大学

Inventor： 严严 ,  杨丰宏 ,  姜润青 ,  王菡子

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/54 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及一种基于双模式网络的多数据集X光安检图像目标检测方法，包括：将Lattice外观增强子网络连接基础特征提取网络形成目标检测网络；通过目标检测网络和K个X光安检图像数据集训练K个目标检测网络的教师模型；构建K个X光安检图像数据集的共同类模式学习网络和独特类模式学习网络；使用训练后的K个目标检测网络的教师模型轮流对目标检测网络的学生模型在共同类模式学习网络和独特类模式学习网络下进行知识蒸馏；利用反向传播算法训练知识蒸馏后的目标检测网络的学生模型；使用训练后的目标检测网络的学生模型对X光安检图像进行目标检测，得到X光安检图像中违禁品的位置及对应类别。可以精准检测违禁品的位置及对应类别，并标记出违禁品。

公开(公告)号：CN114330580A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111676330.9

申请日：2021-12-31

Applicant: 之江实验室 ,  厦门大学

Inventor： 严严 ,  姜润青 ,  王菡子 ,  王彪 ,  张吉

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了基于歧义指导互标签更新的鲁棒知识蒸馏方法，包括：A、构建训练数据集；B、构建教师网络和学生网络；C、通过鲁棒学习方法对教师网络进行训练；D、对数据集中的每个样本进行歧义感知权重估计和权重分配；E、根据小损失标准对数据集中的样本进行标签重新标注，结合教师网络特征的标签传播算法更新标签，再计算损失和更新网络参数；F、在学生网络和教师网络之间进行互标签传播算法，并更新样本标签、计算损失和更新网络参数；G、将测试图像数据导入学生网络，由其得到预测结果且用于图像分类；本方案可以有效地提升知识蒸馏对噪声标签的鲁棒性，从而可以在噪声标签的环境下获取一个高性能的轻量级网络，其更能适用于实际情况。