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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于特征空间粒子推断的数据集蒸馏方法，包括：对原始图像数据集进行分类别聚类；利用高效参数化的方式基于聚类后的原始数据集构建初始合成数据集；对合成数据集进行迭代优化，在每次迭代过程中在基础模型池中对基模型进行随机选择，并对选择的基模型进行更新训练；利用预训练的基模型分别提取原始图像数据特征和合成数据集中对应类别的合成样本特征；估计原始图像数据特征的特征分布，并结合特征空间粒子推断方法对合成样本特征进行特征分布匹配，得到更新后的合成数据集；重复执行直至迭代结束，得到更新完成的合成数据集。本发明实现了一种具有良好初始点、高效的数据集蒸馏方法，可以轻易地应用于不同图像分类数据集。
主权项：1.一种基于特征空间粒子推断的数据集蒸馏方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取包含监督信息的原始图像数据集，所述原始图像数据集中包含不同类别的图像；S2：按照预设聚类方法，对原始图像数据集进行分类别聚类；S3：将相同类别、相同聚类簇的原始图像样本进行统一尺寸缩放后，拼接为与原始图像样本等同尺寸大小的图像，得到初始化的合成数据集；S4：对合成数据集进行迭代优化，在每次迭代过程中在基础模型池中对基模型进行随机选择，并对当前迭代次数下选择的基模型利用所述原始图像数据集进行更新训练，得到预训练的基模型；其中，所述基础模型池包含不同架构的神经网络；S5:利用预训练的基模型分别提取原始图像数据集中每个类别的原始图像数据特征和合成数据集中对应类别的合成样本特征；S6：估计所述原始图像数据特征的特征分布，并结合特征空间粒子推断方法对所述合成样本特征进行特征分布匹配，得到更新后的合成数据集；S7：重复执行S4-S6，直至迭代结束，得到更新完成的合成数据集；所述合成数据集用于训练外部网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于特征空间粒子推断的数据集蒸馏方法及系统
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