摘要
本发明提出了一种应用于自动驾驶的轻量化目标检测多阶段层级蒸馏方法,包括以下步骤:获取目标检测数据集;用获取的数据训练基于不同参数量的教师和学生目标检测模型;通过教师模型的分类分数、定位框位置和多尺度特征图进行多阶段联合蒸馏;将蒸馏后的学生模型应用于自动驾驶车辆的感知层,在不额外增加参数量的情况下提高目标检测精度。本发明设计了多阶段层级蒸馏方法,能有效提高轻量化目标检测模型的检测精度,实现了教师模型向学生模型的高效知识传递,有效解决了轻量化模型在精度与效率之间的平衡难题,用于自动驾驶中,大幅提升自动驾驶系统的性能。
技术关键词
蒸馏方法
多阶段
教师
学生
层级
注意力
计算机执行指令
计算机存储程序
检测头
网络
自动驾驶系统
定位框
头部特征
电子设备
存储器
数据
处理器
精度
样本
系统为您推荐了相关专利信息
知识蒸馏方法
图像分类模型
文本编码器
教师
学生
优化管理方法
厨师机
环境感知模型
能耗优化管理
动态
风险预测模型
预测模型训练方法
融合特征
多阶段
瘢痕