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申请/专利权人：江南大学

摘要：本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于知识蒸馏的图像特征提取方法及装置；将多个图像样本输入教师模型，得到每个图像样本的第一特征向量；将多个图像样本输入学生模型，得到每个图像样本的第二特征向量；将多个第一特征向量中排序相同的特征值组合，得到m个第一组合向量；将多个第二特征向量中排序相同的特征值组合，得到m个第二组合向量；基于多个图像样本的目标类知识蒸馏损失函数得到第一损失函数，基于多个图像样本的皮尔逊相关系数损失函数得到第二损失函数，基于m个组合向量的皮尔逊相关系数损失函数得到第三损失函数，从而得到图像特征损失函数对学生模型进行训练，直到图像特征提取损失函数最小，得到训练好的学生模型。

主权项：1.一种基于知识蒸馏的图像特征提取方法，其特征在于，包括：将训练集中的多个图像样本分别输入至教师模型进行特征提取，基于所述教师模型的输出得到每个图像样本对应的第一特征向量；将所述多个图像样本分别输入至学生模型进行特征提取，基于所述学生模型的输出得到每个图像样本对应的第二特征向量；将多个图像样本对应的第一特征向量中排序相同的特征值组合，得到m个第一组合向量；将多个图像样本对应的第二特征向量中排序相同的特征值组合，得到m个第二组合向量；其中，m表示第一特征向量和第二特征向量中的特征值数量；基于每个图像样本对应的第一特征向量和该图像样本对应的第二特征向量构建该图像样本的目标类知识蒸馏损失函数；基于多个图像样本的目标类知识蒸馏损失函数之和得到第一损失函数；基于每个图像样本对应的第一特征向量和该图像样本对应的第二特征向量之间的皮尔逊相关系数，构建该图像样本的皮尔逊相关系数损失函数；基于多个图像样本的皮尔逊相关系数损失函数之和得到第二损失函数；基于第i个第一组合向量和第i个第二组合向量之间的皮尔逊相关系数，构建第i个组合向量的皮尔逊相关系数损失函数；基于m个组合向量的皮尔逊相关系数损失函数之和得到第三损失函数；其中，i∈[1,m]；对所述第一损失函数、所述第二损失函数和所述第三损失函数加权求和，得到图像特征提取损失函数，利用训练集中的图像样本对所述学生模型进行迭代训练，直到所述图像特征提取损失函数的值最小，得到训练好的学生模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江南大学 一种基于知识蒸馏的图像特征提取方法及装置