公开(公告)号：CN115577793A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202210507030.6

申请日：2022-05-10

Applicant: 安徽大学

Inventor： 胡潘天 ,  段章领 ,  贾兆红 ,  唐俊 ,  刘永峰 ,  宋俊才 ,  周行云 ,  王坤 ,  刘弨 ,  路然

IPC: G06N20/00 ,  G06N5/02 ,  G06V10/764 ,  G06V40/16

Abstract: 本发明涉及计算机视觉中的模型压缩与加速技术领域，解决了基于关系的蒸馏无法改善关系表征、输入图片批次数量小，以及很好结合相互优势、弥补和增强特征表征和关系表征的表达能力的技术问题，尤其涉及一种面向网络结构的映射式蒸馏方法，该映射式蒸馏方法包括以下过程：根据预训练的目标检测模型构成教师模型和学生模型；分别提取教师模型和学生模型各层模块的特征图。本发明在分类和检测任务中都具有优异的性能，且很好结合关系信息和注意力信息相互的优势，弥补和增强了特征表征和关系表征的表达能力，还提供了两种可选的模块映射方法，可以接受更大的图像输入和更多的批次数量，提高该方法的适用性。