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一种基于双重特征知识蒸馏的语义分割方法

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专利号 2023109277131 专利名称 一种基于双重特征知识蒸馏的语义分割方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06V 10/26 (2022.01),G06V 10/764 (2022.01),G06V 10/82 (2022.01),G06V 10/40 (2022.01),G06N 3/096 (2023.01),G06N 3/047 (2023.01)
申请人 中国矿业大学 申请地址 江苏省徐州市铜山区大学路一号
发明人 申请日期 2023-07-27
下证状态 未知 更新时间 2025-01-10 07:52:10
专利摘要 本发明公开了一种基于双重特征知识蒸馏的语义分割方法,利用教师模型中间层特征知识和输出层语义知识实现知识的迁移。分别获取教师模型和学生网络的多个中间层特征知识送入特征关系集成模块,聚合不同特征层上下文信息;分别获取教师模型和学生网络输出层语义知识送入语义解耦模块,删除指定目标类,求出教师模型和学生网络输出层知识差距。本发明在学习中间层特征知识时能获取一个更好的结构化特征空间,保留学生网络自适应训练的空间,同时将输出层特征解耦,更好地模仿每个元素输出特征的语义信息。通过对特征空间和输出层两重知识的学习提高语义分割模型的性能,增强模型泛化性和鲁棒性。

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身份证
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