摘要
本发明涉及计算机视觉与人工智能领域技术领域,尤其涉及一种目标检测位置像素耦合蒸馏方法、系统、设备及介质,通过消除师生模型特征差异确保知识迁移鲁棒性;利用动态语义定位机制精准聚焦变电站关键设备前景区域,提升轻量化模型对密集遮挡目标的定位精度;结合方向解耦的像素级全局关系建模捕获设备间长程空间依赖;最终通过双路径蒸馏损失与检测任务损失协同优化,使学生模型在推理零开销条件下继承教师模型的定位敏感性与全局解析能力,直接输出满足变电站智能巡检严苛需求的高精度轻量化检测模型,显著提升复杂工业场景下的巡检可靠性。
技术关键词
蒸馏方法
计算机可执行指令
像素
学生
变电站智能巡检
教师
区域信息交互
机制
蒸馏系统
关系建模
动态
处理器
语义
计算机视觉
融合特征
定位模块
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营养分析方法
智能食物
深度卷积神经网络预测
深度图
生成场景
成像校正方法
预处理图像数据
磁共振
图像分析模块
分析单元
油烟机控制方法
计算机可执行指令
神经网络模型
数据映射关系
语音采集模块
卷积神经网络模型
面向图像分类
归因
评价方法
像素
无人机多光谱图像
卫星遥感图像
光伏板发电量
融合特征
输出特征