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一种基于知识蒸馏的管道裂缝细粒度分类方法 

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申请/专利权人:江苏科技大学

摘要:本发明公开了一种基于知识蒸馏的管道裂缝细粒度分类方法,包括步骤:1采集管道图像并进行预处理,获取管道裂缝数据集;2采用步骤1获取的管道裂缝数据集训练教师模型获得训练好的教师模型;3设计学生模型;4在温度T下,蒸馏训练好的教师模型的知识转移至学生模型,学生模型依据知识进行模型训练,获取损失最小的学生模型作为训练好的学生模型;5将待分类的图像输入训练好的学生模型,得到最终裂缝细粒度分类结果。本发明能够基于轻量级神经网络快速对管道裂缝细粒度进行分类。

主权项:1.一种基于知识蒸馏的管道裂缝细粒度分类方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)采集管道图像并进行预处理,获取管道裂缝数据集;所述管道裂缝数据集中具有人工标注的管道裂缝细粒度的类别信息;所述预处理包括:每30帧进行一次帧提取,选取图像进行人工标注,标注的同时模糊视频帧上的信息标签框;对图像进行数据增强操作扩大样本量,即对图像进行水平翻转,缩放,随机旋转β度,β∈0-180;所述类别信息包括4个类别,分别为:纵向裂缝、周向裂缝、多裂缝和正常;(2)将步骤(1)获取的管道裂缝数据集输入教师模型进行模型训练,通过调整教师模型的学习率,获得准确率最高的教师模型作为训练好的教师模型;所述教师模型采用ResNet50;所述准确率的计算公式为: ;式中,为准确率;TP是真正类;TN是真负类;FP是假正类;FN是假负类;(3)基于轻量级神经网络设计学生模型;学生模型的结构为:先经过具有4个bottleneck的MobileNetV2网络,所述bottleneck为先经过1×1的逐点卷积进行升维,再经过Depthwise卷积,最后经过1×1卷积降维;再经过Inception网络,所述Inception网络为三层结构,第一层包括三个分支,第一个分支进行3×3的BasicConv2d操作,第二个分支先进行1×1的BasicConv2d操作,然后进行两次3×3的BasicConv2d操作,第三个分支进行平均池化操作,将三个分支进行concat操作后输入第二层,第二层为Dropout层,第三层为全连接层;(4)在温度T下,蒸馏训练好的教师模型的知识转移至学生模型,学生模型依据知识进行模型训练,获取最终损失最小的学生模型作为训练好的学生模型;所述知识为教师模型输出的管道裂缝细粒度属于某一类别的概率和人工标注的管道裂缝细粒度的类别;(5)将待分类的图像输入训练好的学生模型,得到最终裂缝细粒度分类结果。

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