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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于精细响应蒸馏的增量目标检测方法、装置、设备及介质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：CN118736266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202410519361.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于精细响应蒸馏的增量目标检测方法、装置、设备及介质是由宋红;白亮;杨健;付天宇;肖德强;范敬凡;艾丹妮设计研发完成，并于2024-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于精细响应蒸馏的增量目标检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于精细响应蒸馏的增量目标检测方法、装置、设备及介质，该方法在目标检测器端到端学习新目标类别的同时，通过选取精细的知识蒸馏区域和针对不同区域施加不同的知识蒸馏策略，保持检测器对之前学习目标类别的检测能力。使原本只适用于固定类别的目标检测器，适应待检测类别不断增加的情况，提升目标检测器的持续学习能力，更好地适应动态变化的真实场景。能提高检测器在学习新类别时针对原有类别知识的保持能力，提升常规目标检测器在真实动态场景下的持续学习能力。同时，能扩展常规检测器适应待检测类别动态增长的情况，提高目标检测器的应用场景，提升检测器增量学习的效率，可以进一步应用到具体业务场景下的增量目标检测。

本发明授权基于精细响应蒸馏的增量目标检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于精细响应蒸馏的增量目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待蒸馏知识的目标检测器作为教师检测器；所述教师检测器为在原有类别数据上学习过的检测器； 将所述教师检测器的网络结构复制一份，并对其分类分支的输出通道数进行扩展，形成同时需要学习新类别并保持已获得原有类别知识的学生检测器；所述学生检测器的定位分支在结构上与所述教师检测器相同，所述学生检测器的分类分支可同时输出包含原有类别和待增量学习新类别的分类预测结果； 由新目标类别数据中采样获得训练数据，以便所述教师检测器以及所述学生检测器分别根据所述训练数据产生相应的分类响应以及定位响应；对所述教师检测器分类响应中置信度最大的分类分数进行阈值分割，作为从所述教师检测器进行分类知识和定位知识传递的共同的候选蒸馏区域； 利用所述教师检测器分类响应中置信度最大的分类分数作为分类分支的蒸馏价值质量指标，通过双模态的混合高斯分布建模将候选分类蒸馏区域划分为高价值分类蒸馏区域和低价值分类蒸馏区域；利用所述教师检测器分类分支的蒸馏价值指标与定位分支响应分布信息熵的联合表示作为定位分支的蒸馏价值质量指标，通过双模态的混合高斯分布建模将候选定位蒸馏区域划分为高价值定位蒸馏区域和低价值定位蒸馏区域； 在所述高价值分类蒸馏区域，将所述教师检测器的分类响应解耦为最大类响应和非最大类响应，对所述学生检测器分别采用最大响应类知识蒸馏方法和非最大响应类知识蒸馏方法从教师检测器的高价值分类响应中获取知识；在所述低价值分类蒸馏区域，对所述学生检测器和所述教师检测器的响应差别采用L1范数的知识蒸馏方式进行知识传递； 在所述高价值定位蒸馏区域，对所述学生检测器和所述教师检测器的响应采用第一蒸馏温度的定位知识蒸馏获得高价值区域的定位知识；在低价值定位蒸馏区域，对学生检测器和教师检测器的响应采用第二蒸馏温度的定位知识蒸馏获得低价值区域的定位知识；所述第一蒸馏温度大于所述第二蒸馏温度； 利用所述高价值分类蒸馏区域蒸馏方法、低价值分类蒸馏区域蒸馏方法、高价值定位蒸馏区域蒸馏方法以及低价值定位蒸馏区域蒸馏方法迭代训练所述学生检测器，以使所述学生检测器在学习新目标类别检测的同时保留所述教师检测器中对原有目标类别的检测能力。

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