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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明涉及一种基于元学习的多尺度知识蒸馏工件识别方法，方法的关键步骤包括选择预训练的ResNet34网络作为老师模型，使用老师模型对训练集中的每个样本进行推断，生成软标签。随后，以EfficientNetV2网络作为学生模型进行训练，为了使学生更好学习到老师的特征，采用元学习策略，利用学生进度的反馈来提高老师在整个蒸馏过程中的知识转移能力。总体而言，这一方法可调用大模型的功能并将其部署到终端设备上，而且可显著提高工件识别的准确性与速度。
主权项：1.一种基于元学习的多尺度知识蒸馏工件识别方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：步骤S1：对工件照片进行收集，设计多尺度任务；步骤S2：选择预训练的ResNet34网络作为老师模型，使用老师模型对训练集中的每个样本进行推断，输出的概率分布为qψ，即软标签；步骤S3：以EfficientNetV2网络作为学生模型，输出的概率分布为pθ；步骤S4：进行基于元学习的知识蒸馏，利用学生进度的反馈来提高老师在整个蒸馏过程中的知识转移能力；步骤S5：最小化qψ与pθ的交叉熵损失；步骤S6：利用最终得到的模型，对多尺度工件进行工件识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于元学习的多尺度知识蒸馏工件识别方法
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