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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于对比知识蒸馏的轻量化缺陷检测方法，对缺陷检测数据进行收集和预处理，搭建用于缺陷检测的教师网络模型和轻量化学生网络模型，基于预处理后的数据集对教师网络模型进行训练；将预处理后的数据集中的缺陷图片输入至训练好的教师网络模型和轻量化学生网络模型中得到教师多尺度知识和学生多尺度知识，通过对比学习损失来最小化教师和学生网络模型多尺度知识之间的差异，结合对比学习损失和检测损失组成的总损失利用反向传播算法来对学生网络模型的参数进行更新；将训练好的轻量化学生网络模型部署和应用到自主移动机器人上，实现智能制造产品的动态、实时缺陷检测。推动高效、准确和可持续的智能制造生产。
主权项：1.一种基于对比知识蒸馏的轻量化缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：对缺陷检测数据进行收集和预处理，得到预处理后的数据集；S200：搭建用于缺陷检测的教师网络模型和轻量化学生网络模型；S300：基于预处理后的数据集对教师网络模型进行训练，得到训练好的教师网络模型；S400：将预处理后的数据集中的缺陷图片输入至训练好的教师网络模型得到教师多尺度知识，同时将预处理后的数据集中的缺陷图片输入轻量化学生网络模型得到学生多尺度知识，通过对比学习损失来最小化教师和学生网络模型多尺度知识之间的差异，将教师网络模型细粒度知识传递给学生网络模型完成对比知识蒸馏，结合对比学习损失和检测损失组成的总损失利用反向传播算法来对学生网络模型的参数进行更新，得到训练好的轻量化学生网络模型；S500：将训练好的轻量化学生网络模型部署和应用到自主移动机器人上，实现智能制造产品的动态、实时缺陷检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于对比知识蒸馏的轻量化缺陷检测方法
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