一种知识蒸馏方法、装置、设备、存储介质及程序产品

本申请公开了一种知识蒸馏方法、装置、设备、存储介质及程序产品，其中，方法包括：对目标样本集训练生成的第一教师模型进行模型压缩，得到第一学生模型；其中，第一学生模型的模型参数量小于第一教师模型的模型参数量；对第一学生模型输出的第一特征图进行随机掩码，得到第一掩码特征图；对第一掩码特征图进行特征重建，得到第一重建特征图；基于第一重建特征图和第一教师模型输出的第二特征图之间的差异，确定第一蒸馏损失；基于第一蒸馏损失和第一学生模型的第一预测损失，确定第一损失函数；基于第一损失函数对第一学生模型进行优化，并基于目标样本集对优化后的第一学生模型进行性能测试；其中，第一教师模型和第一学生模型用于目标检测任务。