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申请/专利权人：中国矿业大学

摘要：本发明公开了一种基于跨层级特征蒸馏的航拍图像目标检测方法，包括：提取预训练教师网络掩码图和学生网络掩码图，基于预训练教师网络掩码图和学生网络掩码图构建查询模块，基于查询模块对不同尺度的目标进行跨层级特征蒸馏，利用预训练教师网络的多层特征信息来指导学生网络的单层特征信息，增强预训练教师网络和学生网络间的语义信息匹配度。本发明提出基于查询模块的跨层级特征蒸馏的策略，通过查询模块在对应尺度上做损失，可以让学生网络更好地学习到来自预训练教师网络的知识，同时在不增加网络参数量的前提下，能够提高学生网络的检测性能，在星载平台的部署上具有一定优势。

主权项：1.一种基于跨层级特征蒸馏的航拍图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取航拍图像检测数据集，随机划分为训练数据集和测试数据集，将上述两个数据集中的图像逐张切割为M×N大小的块图，M和N分别代表图像的宽和高，M和N的尺寸均在800～1024之间，训练数据集用来训练教师网络和学生网络，测试数据集用来对蒸馏后的学生网络进行验证，转入步骤S2；步骤S2、训练数据集输入教师网络进行预训练，获取预训练教师网络，转入步骤S3；步骤S3、根据预训练的教师网络和学生网络构建蒸馏基础模型，根据蒸馏基础模型构建基于跨层级特征蒸馏的师生学习网络框架，转入步骤S4；步骤S4、将训练数据集输入师生学习网络框架，提取预训练教师网络各层特征和查询分支的教师热力图，并提取学生网络各层特征和查询分支的学生热力图，设置阈值来抑制教师热力图和学生热力图中的背景像素和置信度低的像素，对应得到预训练教师网络掩码图和学生网络掩码图，构建学生网络掩码图与目标真值掩码图的查询损失函数；基于预训练教师网络掩码图和学生网络掩码图构建查询模块，基于查询模块对不同尺度目标进行跨层级特征蒸馏，利用预训练教师网络的多层特征信息来指导学生网络的单层特征信息；固定预训练教师网络中的参数，通过构建学生网络的损失函数不断更新学生网络的训练参数，最后获得训练好的学生网络，转入步骤S5；步骤S5、利用训练好的学生网络对测试数据集上所有的块图进行检测，将块图上的检测结果进行合并，最终输出测试数据集所有目标在航拍图像中的类别和回归位置，最后获得训练好的学生网络的准确率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国矿业大学 一种基于跨层级特征蒸馏的航拍图像目标检测方法