CN116524341B 一種基于量化蒸餾的水下目標識別方法 （大連理工大學）_第1頁
CN116524341B 一種基于量化蒸餾的水下目標識別方法 （大連理工大學）_第2頁
CN116524341B 一種基于量化蒸餾的水下目標識別方法 （大連理工大學）_第3頁
CN116524341B 一種基于量化蒸餾的水下目標識別方法 （大連理工大學）_第4頁
CN116524341B 一種基于量化蒸餾的水下目標識別方法 （大連理工大學）_第5頁
已閱讀5頁，還剩33頁未讀， 繼續免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

230qa1x是a11x422qa22223.根據權利要求1所述的基于量化蒸餾的水下目步驟2.1：在訓練數據集中挑選出海底生物類別樣本的體標集合圖片上海底生物的具體位置和類別；步驟2.5：使用OpenCV計算步驟2.3所得的目標集合圖片4.根據權利要求1所述的基于量化蒸餾的水下目標識別方5權重用于反映不同教師網絡對學生網絡的樣本置信個節點輸出；C表示單個教師網絡全連接層的輸出總個數；2陳表示第k個教師網絡的全連將多個教師網絡的預測與其相對應的樣本置信度相乘，得到教6第k個教師網絡對學生網絡最后一層特征向量的特征分類結L,用于學生網絡學習教師網絡的知識；最后通過調節超參數蒸餾溫度T和蒸餾總體損失函7下機器人對目標的識別和定位息息相關。水下目標識別技術作為各種水下任務的輔助手CNN的水下小目標檢測識別技術研究[D].大連理工大學,2021.DOI:10.26991/強.基于水下圖像增強的目標檢測識別方法研究[D].山東大學,2021.DOI:10.27272/8[0011]根據Softmax函數計算得到教師網絡的預測結果σ(Zc)，并通過超參數蒸餾溫度T9[0027]為了穩定知識轉移過程，學生網絡更專注于模仿具有相函數L,用于學生網絡學習教師網絡的知識；最后通過調節超參數蒸餾溫度T和蒸餾總體損3M,M0qa1x11xqqa222a2和步驟5.4.4中獲得M0方法相同；過構建一個輕量化的小模型學生網絡，利用多個性能更好的大模型教師網絡的監督信息，[0095]基于以上算法，本發明公開了一種基于量化蒸餾的水下目標識別方法，如圖1所[0097]數據集的選取要求生物圖像數據樣本要從不同的背景中拍攝不同角度方向的目接四邊形的面積U，然后求此U與當前圖片內所有用于監督訓練的邊界框的面積的交并比，與U擁有最大的交并比邊界框即視為被復制目標最后全連接層會對這個特征向量進行計算并輸2s-re表示第k個教師網絡對學生網絡最后一層的特征向量特征分類的結果；為教示教師網絡中間層輸出概率值的樣本置信度。[0125]為了穩定知識轉移過程，學生網絡更專注于模仿具有相度進行匹配；FS為學生網絡特征圖的特征輸出；F3__qa1x1xqqa222a2和步驟5.4.4中獲得M0方法相同；[0173]步驟6：將水

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論