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龙图腾网获悉江苏方天电力技术有限公司申请的专利一种基于解耦特征和对抗特征的知识蒸馏方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115953648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211708089.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于解耦特征和对抗特征的知识蒸馏方法是由吴媚;王红星;王海楠;孟悦;陈玉权;张欣设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于解耦特征和对抗特征的知识蒸馏方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于解耦特征和对抗特征的知识蒸馏方法，属于目标检测技术领域，包括以下步骤：首先构建教师网络和学生网络，然后先对教师网络进行训练，使其达到设定的要求；再利用训练好的教师网络，结合解耦特征模块和对抗特征模块，使学生网络进行第一阶段学习，使学生网络的骨干网络达到设定要求；然后再利用教师网络和候选框特征学习模块对学生网络的区域建议网络进行第二阶段学习；反复迭代进行两阶段学习，使学生网络对目标的检测能力达到设定要求；本发明提供的方法使得学生网络实现对缺陷的高速检测，同时还保证检测的高精度。

本发明授权一种基于解耦特征和对抗特征的知识蒸馏方法在权利要求书中公布了：1.一种基于解耦特征和对抗特征的知识蒸馏方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建教师网络和学生网络；使用样本图像对教师网络训练，直至教师网络达到设定要求； S2、将样本图像输入步骤S1训练完成的教师网络，以及学生网络，得到两个网络的骨干网络输出的第一特征图； S3、将步骤S2得到的第一特征图作为解耦特征模块的输入，根据解耦特征模块的结果进行梯度回传更新学生网络参数；所述解耦特征模块用于让学生网络同时分别学习教师网络的目标特征信息和背景特征信息； S4、将步骤S2得到的第一特征图作为对抗特征模块的输入，训练对抗特征模块，同时根据对抗特征模块结果进行梯度回传更新学生网络参数；所述对抗特征模块用于让学生网络学习教师网络输出的特征图的全局分布特性； S5、将样本图像输入步骤S1训练完成的教师网络和步骤S4训练后的学生网络，将两个网络的骨干网络输出的第一特征图输入到各自的区域建议网络，得到包含分类和回归的候选框的第二特征图；将上述第二特征图作为候选框特征学习模块的输入，根据候选框特征学习模块的结果进行梯度回传并更新学生网络的参数；所述候选框特征学习模块用于让学生网络学习教师网络候选框的特征信息； S6、检测头网络根据第二特征图中的候选框截取的信息，做进一步的分类和回归，得到最终的检测结果；并根据结果进行梯度回传更新学生网络的参数； S7、重复步骤S2-S6，直至学生网络达到设定要求。

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