[发明专利]一种基于集成与知识蒸馏的图像分类模型训练方法有效
| 申请号： | 202111254249.1 | 申请日： | 2021-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN113822373B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 叶翰嘉;李岚;詹德川;姜远 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06N5/04;G06N20/20 |
| 代理公司： | 南京乐羽知行专利代理事务所(普通合伙) 32326 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种针对类别不均衡数据的基于集成与知识蒸馏的图像分类模型训练方法，包括子模型训练步骤、集成学习步骤和模型融合步骤；首先收集待分类的图片的训练数据，包括每类的图片以及图片的类别信息，在真实的情况下，不同类别的数据的个数呈长尾分布特征，并在该数据上，训练多个不同的深度模型。然后使用这些不同的深度模型对训练数据提取特征，并在特征空间中对这些深度模型进行集成，最后利用知识蒸馏的方法把集成模型融合成一个复杂度更低的推理模型，降低推理的复杂度。本发明可以解决在类别不平衡的情况下进行图片分类的问题，并且本发明实施过程中占用资源少，适用性强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 知识 蒸馏 图像 分类 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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