公开(公告)号：CN113610126A

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN202110838933.8

申请日：2021-07-23

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 卢涛 ,  顾宇 ,  张彦铎 ,  吴云韬

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标检测模型无标签的知识蒸馏方法及存储介质，属于计算机视觉目标检测领域，该方法包括以下步骤：S1、获取多类别数据集；S2、利用不同类别的数据集训练出不同的教师网络，将无标签的图片输入至学生网络和多个教师网络，引导学生网络训练；学生网络的类别为多个教师网络类别的组合；S3、设计全局蒸馏损失以及自适应损失，平衡多个不同教师网络和学生网络之间的蒸馏损失，平衡不同教师网络之间的语言特性，优化学生网络训练过程。本发明能够有效提炼出不同教师网络中的多类别信息，进行完整类别的目标检测，并且在单一数据集的制定类别上与教师网络持平甚至超越。

公开(公告)号：CN113610126B

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202110838933.8

申请日：2021-07-23

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 卢涛 ,  顾宇 ,  张彦铎 ,  吴云韬

IPC: G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标检测模型无标签的知识蒸馏方法及存储介质，属于计算机视觉目标检测领域，该方法包括以下步骤：S1、获取多类别数据集；S2、利用不同类别的数据集训练出不同的教师网络，将无标签的图片输入至学生网络和多个教师网络，引导学生网络训练；学生网络的类别为多个教师网络类别的组合；S3、设计全局蒸馏损失以及自适应损失，平衡多个不同教师网络和学生网络之间的蒸馏损失，平衡不同教师网络之间的语言特性，优化学生网络训练过程。本发明能够有效提炼出不同教师网络中的多类别信息，进行完整类别的目标检测，并且在单一数据集的制定类别上与教师网络持平甚至超越。