一種基于模型蒸餾的圖像分類(lèi)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及終端

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110499675.5 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113408571A 公開(kāi)（公告）日 2021-09-17
申請(qǐng)公布號(hào) CN113408571A 申請(qǐng)公布日 2021-09-17
分類(lèi)號(hào) G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 廖丹萍 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 浙江視覺(jué)智能創(chuàng)新中心有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京辰權(quán)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 李小朋
地址 311215浙江省杭州市蕭山區(qū)寧圍街道錢(qián)江世紀(jì)公園C區(qū)1幢1單元
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于模型蒸餾的圖像分類(lèi)方法，該方法包括：獲取待分類(lèi)目標(biāo)圖像并輸入預(yù)先訓(xùn)練的學(xué)生模型中；預(yù)先訓(xùn)練的學(xué)生模型基于模型蒸餾法訓(xùn)練生成，模型蒸餾法采用主成分分析算法對(duì)預(yù)先訓(xùn)練的教師模型輸出的特征進(jìn)行特征降維，學(xué)生模型的模型特征通道數(shù)小于教師模型的模型特征通道數(shù)；輸出目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的多個(gè)類(lèi)別概率值；基于多個(gè)類(lèi)別概率值判定待分類(lèi)目標(biāo)圖像的目標(biāo)類(lèi)別。因此，本申請(qǐng)實(shí)施例通過(guò)采用主成分分析算法對(duì)教師模型輸出的特征進(jìn)行特征降維，并約束學(xué)生模型的輸出特征與降維后的特征一致，使得學(xué)生模型也能學(xué)到和教師模型相似區(qū)分度的特征，由于學(xué)生模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單以及參數(shù)少，從而提升了硬件平臺(tái)的運(yùn)行速度，提高了圖像分類(lèi)效率。