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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院
摘要：本发明涉及一种基于知识蒸馏的疼痛强度估计方法，属于表情识别技术领域。其包括以下步骤：获取脸部图像序列；构建基于知识蒸馏的疼痛强度估计模型，包括教师网络和学生网络，分别为集成注意力模块的ResNet50和集成注意力模块的ResNet18，将图像序列分别输入教师网络和学生网络进行图像分析；教师网络和学生网络的各层之间进行知识蒸馏；教师网络和学生网络最终的输出结果进行知识蒸馏；根据模型总损失训练得到最终基于知识蒸馏的疼痛强度估计模型。本发明通过嵌入注意力模块能够减少无关噪音的影响，通过层知识蒸馏进而提升学生网络特征提取能力，从而有效提高模型对于疼痛强度识别的准确性。
主权项：1.一种基于知识蒸馏的疼痛强度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取原始图像序列，并对原始图像序列进行预处理，得到脸部图像序列，并将所述预处理后的脸部图像序列划分为训练集和测试集；S2.构建基于知识蒸馏的疼痛强度估计模型，所述模型包括教师网络和学生网络，所述教师网络为集成注意力模块的ResNet50网络架构，所述学生网络为集成注意力模块的ResNet18网络架构，所述教师网络和学生网络各有五个网络层，所述教师网络和学生网络的前三个网络层后面各有一个注意力模块att1，所述教师网络和学生网络的后两个网络层的后面各有一个注意力模块att2，将所述训练集中的脸部图像序列分别输入所述教师网络和学生网络进行图像分析；S3.对所述教师网络和学生网络的各层之间进行知识蒸馏，得到各网络层的层蒸馏损失；S4.所述教师网络和学生网络最终的输出结果进行知识蒸馏，得到输出结果蒸馏总损失；S5.将所述层蒸馏损失和输出结果蒸馏总损失相加得到模型总损失，根据模型总损失训练得到最终基于知识蒸馏的疼痛强度估计模型，测试集中的待检测图像经过最终基于知识蒸馏的疼痛强度估计模型进行预测，得到疼痛强度估计结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省人工智能研究院 一种基于知识蒸馏的疼痛强度估计方法
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