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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于伪标签滤波的模型蒸馏实时目标检测方法及装置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：CN117011640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310815686.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于伪标签滤波的模型蒸馏实时目标检测方法及装置是由梅少辉;马明阳;张子晔设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于伪标签滤波的模型蒸馏实时目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于伪标签滤波的模型蒸馏实时目标检测方法及装置，基于教师模型对学生模型进行训练，然后将待测数据输入训练好的学生模型获得实时目标检测结果。基于教师模型对学生模型进行训练先获取扩充数据集，然后将扩充数据集输入训练完成的教师模型，再将生成的伪标签数据集输入质量分类器生成新的伪标签数据集，然后将新的伪标签数据集和原始数据的合集分别输入学生模型和训练好的教师模型，然后基于检测结果计算学生模型的原始损失和两个模型之间的知识蒸馏损失，最后根据原始损失和知识蒸馏损失计算整体损失反向更新学生模型参数。本发明目标检测模型实时性高且泛化能力强，方法检测精度高。

本发明授权基于伪标签滤波的模型蒸馏实时目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于伪标签滤波的模型蒸馏实时目标检测方法，其特征在于，基于教师模型对学生模型进行训练，然后将待测数据图像输入训练好的学生模型获得实时目标检测结果，所述教师模型和学生模型均为目标检测模型，所述教师模型的层数比学生模型的层数多，所述教师模型的深度比学生模型的深度大； 所述基于教师模型对学生模型进行训练具体包括以下步骤： 获取扩充数据集图像； 基于扩充数据集图像对教师模型进行训练，将扩充数据集图像输入训练完成的教师模型，生成伪标签数据集； 将所述伪标签数据集输入质量分类器生成新的伪标签数据集； 将新的伪标签数据集和原始数据的合集分别输入学生模型和训练好的教师模型分别获得检测结果和预训练结果； 基于检测结果计算学生模型的原始损失，基于检测结果和预训练结果计算知识蒸馏损失； 根据学生模型的原始损失和知识蒸馏损失计算整体损失； 基于所述整体损失调整学生模型的参数，获得训练好的学生模型； 获取扩充数据集图像包括： 获取原始数据集； 对所述原始数据集进行随机仿射变换； 所述教师模型为YOLOv5-l模型，基于扩充数据集图像对教师模型进行训练时训练300epoches； 所述质量分类器为正负样本质量分离器。

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