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公开(公告)号：CN115995018A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211579446.5
申请日：2022-12-09
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/096
Abstract: 基于样本感知蒸馏的长尾分布视觉分类方法，涉及图像处理、目标检测领域。建立长尾分布数据集，对输入图片预处理，训练教师网络模型和学生网络模型，计算交叉熵损失和特征中心稳定学习损失，利用选择性知识蒸馏模块计算选择性知识蒸馏损失；三种损失对学生网络模型优化训练。提出特征中心稳定学习模块：计算得到全局性类间特征中心，利用全局特征中心的类间关系将局部特征中心优化，丰富尾部类数据特征的丰富性和表达能力，利用优化得到的局部特征中心对样本分类；提出选择性知识蒸馏模块：根据教师模型与学生模型的知识正确性及置信度有侧重性地将教师模型的知识蒸馏给学生。可用于长尾图像分类、目标检测等。
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