基于知识蒸馏的目标检测方法和系统.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117350339A
(43)申请公布日2024.01.05
(21)申请号202311426152.3
(22)申请日2023.10.31
(71)申请人慧之安信息技术股份有限公司
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面向目标检测的一致知识蒸馏方法
一、引言
随着深度学习技术的飞速发展，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，其应用场景日益广泛。然而，深度学习模型的复杂性和计算资源的巨大需求限制了其在资源受限环境下的应用。为了解决这一问题，知识蒸馏技术应运而生。知识蒸馏是一种通过将复杂模型的“知识”转移到简单模型中的方法，以实现模型压缩和加速。本文提出了一种面向目标检测的一致知识蒸馏方法，旨在提高目标检测的准确性和效率。
二、相关工作
知识蒸馏技术起源于模型压缩和加速的需求，其基本思想是将复杂模型的“知识”转移到简单模型中。在目标检测领域，知识蒸馏主要关注于特征提取和分类预测两个方面的知识传递。目前，已有
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PCB板缺陷检测方法：基于知识蒸馏
目录
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2PCB板缺陷检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3知识蒸馏技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
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(22)申请日 2021.06.04
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基于注意力和知识蒸馏的轻量化伪装目标检测研究
一、引言
随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，目标检测技术在许多领域得到了广泛应用，如安全监控、自动驾驶、军事侦察等。然而，伪装目标的检测一直是一个具有挑战性的问题。伪装目标通常采用与背景相似的伪装手段进行隐藏，增加了检测的难度。同时，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标检测方法虽然取得了显著的成果，但模型的复杂性和计算量也相应增加，这对计算资源和时间成本提出了更高的要求。因此，研究轻量化的伪装目标检测方法具有重要的现实意义和应用价值。本文提出了一种基于注意力和知识蒸馏的轻量化伪装目标检测方法，旨在提高伪装目标检测的准确性和效率。
二、相
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一、引言
随着人工智能技术的快速发展，目标检测技术在众多领域得到了广泛应用。然而，在伪装目标的检测中，由于伪装目标的多样性和复杂性，传统的目标检测方法往往难以达到理想的检测效果。同时，由于伪装目标检测通常需要在计算资源受限的条件下进行，因此如何实现轻量化的伪装目标检测成为了一个亟待解决的问题。本文提出了一种基于注意力和知识蒸馏的轻量化伪装目标检测方法，旨在提高伪装目标的检测精度和计算效率。
二、相关工作
本节将介绍与本研究相关的前人工作，包括目标检测的基本方法、注意力机制的应用以及知识蒸馏技术。
2.1目标检测基本方法
目标检测是计算机视觉领域的一
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基于知识蒸馏的抄袭检测技术研究
一、引言
随着信息技术的迅猛发展，互联网上的信息量呈现出爆炸式增长。然而，这也带来了一个严重的问题，那就是抄袭现象的普遍存在。抄袭不仅侵犯了原创者的知识产权，也破坏了正常的信息传播秩序。因此，如何有效地进行抄袭检测，成为了一个亟待解决的问题。本文将介绍一种基于知识蒸馏的抄袭检测技术，以提升抄袭检测的准确性和效率。
二、知识蒸馏技术概述
知识蒸馏是一种模型压缩技术，其主要思想是将一个复杂的、预训练好的教师模型（teachermodel）的知识提炼并迁移到一个简单的、轻量级的学生模型（studentmodel）中。在这个过程中，学生模型通过学习教师模型的输出结果，从
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(10)授权公告号 CN 114565539 B
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(21)申请号 202210264692.5 G06V 10/774 (2022.01)
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基于知识蒸馏的模型窃取方法-丁杨.pdf
ThenameoftheDepartment
BeijingForestStudio
部门名称
北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心
基于知识蒸馏的模型窃取方法
硕士研究生丁杨
2021年11月14日
内容提要
•背景简介
•基本概念
•算法原理
•优劣分析
•应用总结
•参考文献
2
背景简介
•预期收获
–1.了解模型窃取方法的发展历史
–2.理解基于知识蒸馏的模型窃取方法的技术原理
–3.了解模型窃取在网络安全领域中的应用
3
背景简介
•人工智能的发展
–推动社会经济各个领域从数字化、信息化向智能化发展
–面临着严重的安全性威胁
4
背景简介
•模型窃取的发展历史
–2016年，Tr
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(10)申请公布号 CN 113388484 A
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(71)申请人 佛山市丰川节能科技有限公司