一种基于多教师知识蒸馏的轻量级RGB-D铁轨表面缺陷检测方法

本发明公开了一种基于多教师知识蒸馏的轻量级RGB‑D铁轨表面缺陷检测方法，涉及图像处理技术领域。包括训练阶段和测试阶段：在训练阶段通过知识蒸馏框架，对比超球面特征映射蒸馏和频域注意力蒸馏和对应预测图蒸馏的方式，将双流的多教师网络中的知识转移到较为轻量的单流学生网络中，在保证单流学生模型参数量保持较小程度的同时，尽可能的提升学生模型性能。数据增强后的铁轨表面缺陷图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到显著性铁轨表面缺陷预测图；在测试阶段，将待检测的铁轨表面缺陷图像输入到单流学生网络训练模型中，得到显著性铁轨表面缺陷预测图；优点是提高了铁轨表面缺陷图像的检测效率和准确度。