公开(公告)号：CN113807214B

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202111015756.X

申请日：2021-08-31

Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所

Inventor： 宋尧哲 ,  孟方舟 ,  舒子婷 ,  吴萌萌 ,  童官军

IPC: G06F30/27

Abstract: 本发明涉及一种基于deit附属网络知识蒸馏的小目标人脸识别方法，包括：构建deit网络作为学生网络，并构建教师网络并在其后增加残差连接模块，利用教师网络先在高像素人脸图像上训练学生网络；对训练好的学生网络输入小目标人脸图像，得到第二分类特征和第二蒸馏特征；对所述教师网络输入与训练好的deit网络相同身份但未降采样的图像，得到第二教师特征；根据所述第二分类特征与真实标签构建第三损失函数，根据所述第二蒸馏特征与第二教师特征构建第四损失函数，并将所述第三损失函数和第(56)对比文件姜慧明.“基于生成对抗网络与知识蒸馏的人脸修复与表情识别”《.中国硕士学位论文全文数据库》.2020,全文.Qianwei Zhou等.“A Seismic-BasedFeature Extraction Algorithm for RobustGround Target Classification”《.IEEESignal Processing Letters》.2012,第19卷全文.Ji Won Yoon等“.TutorNet: TowardsFlexible Knowledge Distillation for End-to-End Speech Recognition”《.IEEE/ACMTransactions on Audio, Speech, andLanguage Processing 》.2021,第29卷全文.Mengmeng Wu等“.Contact Angle of anEvaporating Droplet of Binary Solution ona Super Wetting Surface”《.ARXIV》.2021,全文.Nandan Kumar Jha等.“On theDemystification of KnowledgeDistillation: A Residual NetworkPerspective”《.ARXIV》.2020,全文.高新波;路文;查林;惠政;亓统帅;姜建德.超高清视频画质提升技术及其芯片化方案.重庆邮电大学学报(自然科学版).2020,(第05期),全文.QIU XiPeng;SUN TianXiang;XU YiGe;SHAOYunFan;DAI Ning;HUANG XuanJing.Pre-trained models for natural languageprocessing: A survey.Science China(Technological Sciences).2020,(第10期),全文.

公开(公告)号：CN113807214A

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN202111015756.X

申请日：2021-08-31

Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所

Inventor： 宋尧哲 ,  孟方舟 ,  舒子婷 ,  吴萌萌 ,  童官军

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于deit附属网络知识蒸馏的小目标人脸识别方法，包括：构建deit网络作为学生网络，并构建教师网络并在其后增加残差连接模块，利用教师网络先在高像素人脸图像上训练学生网络；对训练好的学生网络输入小目标人脸图像，得到第二分类特征和第二蒸馏特征；对所述教师网络输入与训练好的deit网络相同身份但未降采样的图像，得到第二教师特征；根据所述第二分类特征与真实标签构建第三损失函数，根据所述第二蒸馏特征与第二教师特征构建第四损失函数，并将所述第三损失函数和第四损失函数相加得到第二总损失；在所述第二总损失下，对训练好的deit网络进行二次训练。本发明能够对小目标人脸图像进行有效识别。

公开(公告)号：CN113435334B

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202110718863.2

申请日：2021-06-28

Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所

Inventor： 宋尧哲 ,  童官军 ,  李宝清 ,  袁晓兵 ,  吴萌萌 ,  舒子婷

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的小目标人脸识别方法，包括：构建高到低的生成对抗网络，将第一像素人脸图像输入训练好的所述生成对抗网络获得接近真实场景下的第二像素人脸图像；构建教师‑学生网络，使用第一像素人脸图像和第二像素人脸图像训练所述教师‑学生网络，将待识别的第二像素人脸图像输入训练好的所述教师‑学生网络得到识别结果。本发明能够提升小目标人脸图像的识别能力。

公开(公告)号：CN113435334A

公开(公告)日：2021-09-24

申请号：CN202110718863.2

申请日：2021-06-28

Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所

Inventor： 宋尧哲 ,  童官军 ,  李宝清 ,  袁晓兵 ,  吴萌萌 ,  舒子婷

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的小目标人脸识别方法，包括：构建高到低的生成对抗网络，将第一像素人脸图像输入训练好的所述生成对抗网络获得接近真实场景下的第二像素人脸图像；构建教师‑学生网络，使用第一像素人脸图像和第二像素人脸图像训练所述教师‑学生网络，将待识别的第二像素人脸图像输入训练好的所述教师‑学生网络得到识别结果。本发明能够提升小目标人脸图像的识别能力。