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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明属于视觉缺陷检测领域，提供了一种基于知识蒸馏的玻璃容器缺陷检测网络轻量化方法及系统，包括对玻璃容器缺陷图片进行缺陷类别筛选、标注和数据预处理；采用搭建置信度蒸馏分支，训练教师模型得到教师模型权重，将训练好的教师模型进行推理，从教师模型取出置信度最高且互不重叠的多个预测框并训练学生模型进行置信度蒸馏；搭建全局蒸馏分支，训练教师模型得到教师模型权重，将训练好的教师模型进行推理，从教师模型取出多尺度特征并重新加载和训练好的学生模型权重进行全局蒸馏；利用置信度蒸馏分支和全局蒸馏分支实现对缺陷检测网络的轻量化。
主权项：1.基于知识蒸馏的玻璃容器缺陷检测网络轻量化方法，其特征在于，包括：对玻璃容器缺陷图片进行缺陷类别筛选、标注和数据预处理；将训练好的教师模型进行推理预测得到多个拥有置信度的预测框，选出置信度最高且互不重叠的32个预测框并训练学生模型进行置信度蒸馏，蒸馏结束后保存学生模型权重；将训练好的教师模型进行推理预测得到多尺度特征，将多尺度特征重新加载和训练好的学生模型权重利用全局注意力进行全局蒸馏；基于置信度蒸馏和全局蒸馏训练结束后得到更新后的学生模型权重，基于更新后的学生模型权重得到更新训练好的学生模型，进而得到玻璃容器缺陷检测网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于知识蒸馏的玻璃容器缺陷检测网络轻量化方法及系统
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