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申请/专利权人：桂林电子科技大学;桂林慧谷人工智能产业技术研究院
摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏的TinyViT网络的虫草检测方法，旨在解决当前检测小目标的效果不准确，模型过大等问题。传统检测识别算法在解决小目标问题时面临着诸多挑战，而本文提出的基于知识蒸馏的TinyViT网络的虫草检测方法通过采用数据预处理，知识蒸馏等方法，有效提高了小目标检测准确性和缩小了最终模型大小，并且在增强全局搜索能力的同时，也显著增强了局部搜索精度。本发明的算法可以广泛应用于各种领域，如机器学习和小目标检测等，为解决复杂问题提供了一种有效的优化方案。
主权项：1.一种基于知识蒸馏的TinyViT网络的虫草检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、构建数据集，对数据集进行预处理：使用LabelMe标定数据，其中包括虫草本体、草头和背景的类别信息，实现目标检测任务的标签标注；将该数据集按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集；步骤2、构建改进ViT的网络；步骤3、用步骤1中的训练集样本训练ViT网络；步骤4、对虫草图像进行检测：使用步骤1中的测试集数据输入步骤3训练完的ViT网络中，完成对虫草图像进行检测，获得检测结果并计算检测精度；步骤5、采用采用知识蒸馏的方法对原网络进行压缩，选择TinyViT网络作为学生网络，使用ViT虫草识别网络作为教师网络；全局知识蒸馏的方式指导TinyViT网络的训练，该算法采用知识蒸馏的方式来对模型进行压缩；步骤6、使用步骤1中的测试集输入训练好的TinyViT网络，检测TinyViT的性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 桂林慧谷人工智能产业技术研究院 一种基于知识蒸馏的TinyViT网络的虫草检测方法
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