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摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于多视图知识蒸馏的图像识别方法，包括：通过成像设备获取单一目标在不同视角下的多个成像视图；教师网络对多个视图分别进行卷积辅助分支和注意力辅助分支的并行特征提取；将两个分支生成的辅助特征并行输入多视图对位加权模块进行多视图对应位置间的特征融合；利用融合后的特征向量预测目标在单视角和多视角下的类别概率并使用真实标签进行监督；学生模型对多个视图分别进行原型特征提取；利用师生训练框架对学生网络在真实标签和教师预测标签的监督下进行训练，得到轻量化多视图模型；解决了现阶段多视图识别模型参数量大、训练和推理成本较高、推理速度慢的问题。
主权项：1.一种基于多视图知识蒸馏的图像识别方法，其特征在于，包括：通过成像设备获取单一目标在不同视角下的多个成像视图；教师网络对多个视图分别进行卷积辅助分支和注意力辅助分支的并行特征提取；将两个分支生成的辅助特征并行输入多视图对位加权模块进行多视图对应位置间的特征融合；利用融合后的特征向量预测目标在单视角和多视角下的类别概率并使用真实标签进行监督；学生模型对多个视图分别进行原型特征提取，生成基于原型的多视图特征向量进行跨视图联合预测得到单视角及多视角下的学生网络预测概率；利用师生训练框架对学生网络在真实标签和教师预测标签的监督下进行训练，得到轻量化多视图模型。
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百度查询： 哈尔滨工业大学(威海) 南京龙垣信息科技有限公司 基于多视图知识蒸馏的图像识别方法
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