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细粒度图像分类的自知识蒸馏学习.docx

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细粒度图像分类的自知识蒸馏学习

目录

细粒度图像分类的自知识蒸馏学习(1)........................3

内容概述................................................3

1.1研究背景...............................................3

1.2研究意义...............................................4

1.3国内外研究现状.........................................5

1.4文章结构安排...........................................7

细粒度图像分类概述......................................8

2.1细粒度图像分类的定义...................................8

2.2细粒度图像分类的特点...................................9

2.3细粒度图像分类的应用领域..............................10

知识蒸馏技术介绍.......................................12

3.1知识蒸馏的基本原理....................................13

3.2知识蒸馏在图像分类中的应用............................14

3.3知识蒸馏的关键技术....................................16

自知识蒸馏学习算法.....................................17

4.1自知识蒸馏算法的提出..................................18

4.2自知识蒸馏算法的原理..................................19

4.3自知识蒸馏算法的实现步骤..............................20

细粒度图像分类的自知识蒸馏学习模型.....................21

5.1模型结构设计..........................................22

5.2损失函数设计..........................................24

5.3模型训练与优化........................................25

实验与分析.............................................26

6.1数据集介绍............................................27

6.2实验环境与参数设置....................................28

6.3实验结果分析..........................................29

6.4对比实验..............................................30

结果讨论...............................................31

7.1自知识蒸馏学习在细粒度图像分类中的效果................32

7.2自知识蒸馏学习与其他方法的对比........................33

7.3自知识蒸馏学习的局限性与改进方向......................35

细粒度图像分类的自知识蒸馏学习(2).......................36

一、内容概览.............................................36

二、细粒度图像分类概述...................................37

重要性及应用领域.......................................38

挑战与难点.............................................39

研究现状与发展趋势.....................................40

三、知识蒸馏学习原理与方法...............................41

知识蒸馏学习概述....................................

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