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申请/专利权人：安徽大学;合肥瑞徽人工智能研究院有限公司;安徽省安全人工智能研究院
摘要：本发明公开了一种面向遥感图像旋转目标检测的高精度知识蒸馏方法，其中方法包括S1、构建教师模型和学生模型；S2、计算学生模型分类损失函数值和回归损失函数值；S3、获得各特征层多尺度信息融合特征；S4、利用教师模型构建分类掩码和定位掩码；S5、计算学生模型特征层蒸馏损失函数值和输出层蒸馏损失函数值；S6、计算总损失函数值，优化学生模型。本发明通过利用教师模型的分类和回归信息，构建掩码来捕获教师模型特征重要区域；通过构建特征权衡模块，协调注意力特征和原始特征的比重，让学生模型可以学习目标多尺度的知识，从而保证学生模型轻量化后的精度，减少模型参数量、计算量和推理时间。
主权项：1.一种面向遥感图像旋转目标检测的高精度知识蒸馏方法，其特征在于，包括：S1、构建教师模型和学生模型；S2、计算学生模型分类损失函数值和回归损失函数值；S3、对学生模型各中间特征层经过特征权衡模块，协调注意力下的中间特征和原有特征的比重，获得各特征层多尺度信息融合特征；S4、利用教师模型输出的分类信息和定位信息分别构建分类掩码和定位掩码；S5、将学生模型各特征层多尺度信息融合特征与教师模型分类掩码和定位掩码融合，计算特征层蒸馏损失函数值和输出层蒸馏损失函数值；S6、利用分类损失函数值、回归损失函数值、特征层蒸馏损失函数值和输出层蒸馏损失函数值计算总损失函数值，优化学生模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 合肥瑞徽人工智能研究院有限公司 安徽省安全人工智能研究院 一种面向遥感图像旋转目标检测的高精度知识蒸馏方法
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