摘要
本发明属于图像识别技术领域,具体涉及一种1+2+1蒸馏模式的知识蒸馏猕猴桃视觉计数方法,该方法以YOLOv11网络模型构建学生模型;将SEAM注意力模块作为YOLOv11网络模型的检测头,得到教师模型;在YOLOv11网络模型的颈部网络添加SBA自适应注意力模块和SOEP模块,两个助教模型;使用教师模型对两个助教模型进行蒸馏,得到两个蒸馏损失函数;用两个蒸馏损失函数之和对学生模型进行蒸馏训练,然后对学生模型进行自蒸馏操作,使用蒸馏训练后的学生模型对输入的猕猴桃图像进行检测并计数。本发明可解决教师模型和学生模型之间的差距过大的问题,提高模型的可靠性和精确性,实现高效的猕猴桃计数。
技术关键词
计数方法
蒸馏
注意力
教师
学生
预测特征
视觉
网络
生成知识
模块
标签
校准
图像识别技术
检测头
层级
模式
数据
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一体化方法
一体化装置
图像采集模块
养殖池
图像识别模块
波形
图像特征提取模型
图像识别方法
注意力机制
图像特征值
力学反馈装置
触觉传感器阵列
面向非结构化环境
注意力机制
传感模块
信道预测方法
大语言模型
预测网络模型
下行信道状态信息
上行信道状态