[00901615]一种基于深度模型框架的高效细粒度图像分类模型
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技术详细介绍
本发明公开了一种基于深度模型框架的高效细粒度图像分类模型。本发明创新地将数据增强方法与知识蒸馏技术相结合,设计交叉集成知识蒸馏(CEKD)模型,以在线方式动态生成软目标；整个交叉集成知识蒸馏模型包括教师网络和学生网络,且教师和学生网络采用同一骨干网络；针对数据增强中存在的噪声干扰问题,提出交叉蒸馏模块(CD)来重建网络的输入路径以获得额外的监督信息；同时针对目标冲突问题,提出协同集成模块(CE)来动态集成和优化所有最终的输出值；最后结合交叉蒸馏模块和协同集成模块,全面捕捉图片的判别性区域并提高CEKD模型的鲁棒性。本发明在细粒度数据集上的大量实验证明了CEKD模型性能的优越性。