摘要
本发明涉及水下图像处理领域,公开了一种水下图像轻量化处理方法和装置,其技术方案要点是,包括如下步骤:选定教师模型和学生模型,获取历史图像数据,并划分数据集,使用数据集对选定的教师模型进行训练得到固化的教师模型;将数据集分别输入到教师模型和选定的学生模型,分别输出得到特征图;对学生模型输出特征图进行筛选,输出筛选后的掩膜特征图;将掩膜特征图与教师模型输出特征图归一化后结合求取损失;将学生模型输出特征图和教师模型特征图解耦,求取预测损失;使用数据集训练学生模型,求取损失;将、、通过各自的权重结合相加得到最终损失,并轮次迭代进行蒸馏学习,得到成品学生模型;将成品学生模型部署应用。
技术关键词
学生
教师
输出特征
深度学习模型
水下图像处理
表达式
掩膜数据
蒸馏
超参数
动物种类
成品
元素
图片
软件
处理器
计算方法
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变压器模型
分类模型构建
英语
梯度提升机
训练样本数据
数据处理模块
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信息下发方法
数据分布特征
动态监测方法
图片
训练集
识别系统
训练深度学习模型