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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....................................