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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种基于对比知识蒸馏的图像识别方法和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：CN117557847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202311520256.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于对比知识蒸馏的图像识别方法和装置是由唐乾坤;曹卫强;王军;徐晓刚设计研发完成，并于2023-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比知识蒸馏的图像识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比知识蒸馏的图像识别方法和装置，包括获取带有类别标签的训练图像样本；利用训练图像样本对第一神经网络分类模型进行基于类别标签的监督学习训练，将训练图像样本输入至训练后的第一神经网络分类模型得到第一嵌入特征表达和对应的第一分类软标签；将训练图像样本输入至第二神经网络分类模型得到第二嵌入特征表达及对应的第二分类软标签，基于第一嵌入特征表达和第二嵌入特征表达计算对比蒸馏损失，基于第一分类软标签和第二分类软标签计算KL散度损失，对比蒸馏损失和KL散度损失联合图像识别任务损失更新第二神经网络分类模型的参数，更新后的第二神经网络分类模型作为图像识别模型用于图像识别。

本发明授权一种基于对比知识蒸馏的图像识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于对比知识蒸馏的图像识别模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取带有类别标签的训练图像样本； 利用训练图像样本对第一神经网络分类模型进行基于类别标签的监督学习训练，包括：所述第一神经网络分类模型包括第一神经网络和第一分类器，第一神经网络将输入的训练图像样本利用特征映射器映射到固定维度的嵌入特征空间得到固定维度的第一嵌入特征表达，第一分类器对第一嵌入特征表达进行分类预测输出分类预测结果作为第一分类软标签，基于第一分类软标签和类别标签计算分类损失，利用分类损失更新第一神经网络分类模型的参数； 将训练图像样本输入至训练后的第一神经网络分类模型得到第一嵌入特征表达和对应的第一分类软标签； 将训练图像样本输入至第二神经网络分类模型得到第二嵌入特征表达及对应的第二分类软标签，包括：所述第二神经网络分类模型包括第二神经网络和第二分类器，第二神经网络将输入的训练图像样本利用特征映射器映射到固定维度的嵌入特征空间得到固定维度的预先第二嵌入特征表达，并利用历史第二嵌入特征表达对预先第二嵌入特征表达进行更新得到第二嵌入特征表达，第二分类器对第二嵌入特征表达进行分类预测输出分类预测结果作为第二分类软标签； 采用动量更新的方式进行第二嵌入特征表达的更新保存，形式化表示为： 其中，i表示第i次迭代，表示更新后的第二嵌入特征表达，表示第i-1次迭代时得到的第二嵌入特征表达，表示更新动量参数，表示第i次迭代时训练图像样本x经过第二神经网络分类模型得到的第二嵌入特征表达； 基于第一嵌入特征表达和第二嵌入特征表达计算对比蒸馏损失，基于第一分类软标签和第二分类软标签计算KL散度损失，对比蒸馏损失和KL散度损失联合图像识别任务损失更新第二神经网络分类模型的参数，更新后的第二神经网络分类模型作为图像识别模型。

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