[发明专利]一种基于动态知识蒸馏的类增量语义分割方法

摘要

本发明公开一种基于动态知识蒸馏的类增量语义分割方法，所述类增量语义分割方法基于可学习知识蒸馏的双层优化框架，所述双层优化框架包括冻结的旧模型、蒸馏方案优选模块、可训练的新模型和动态权重平衡模块，其中：所述蒸馏方案优选模型根据初始化权重，按照每T/N个时期迭代对一组蒸馏候选进行贪心搜索获得每个输出的最优蒸馏方案，其中：最优蒸馏方案包括：和原始所述动态权重平衡模块目标函数以在每次小批量迭代时更新权重本发明以迭代的方式学习最优蒸馏方案和权重，旨在解决CISS面临的灾难性遗忘和背景类偏移问题。