摘要
本公开涉及深度学习和图像识别技术领域,提供一种图像识别模型的训练方法、图像识别方法、设备、介质及产品,该训练方法包括:基于训练样本集和第一图像识别模型,对第二图像识别模型进行知识蒸馏训练,其中,通过以下方式进行训练:对第一图像识别模型的第一识别结果和第二图像识别模型的第二识别结果执行图像信息解耦,得到第一解耦信息及第二解耦信息;比较第一解耦信息和第二解耦信息,得到整体特征损失及细节特征损失;基于整体特征损失、细节特征损失及知识蒸馏损失,训练第二图像识别模型。本公开可以解决丢失纹理细节信息而导致知识蒸馏的效果不佳的问题,分别考虑整体特征损失和细节特征损失,提高知识蒸馏的效果。
技术关键词
图像识别模型
图像识别方法
频域特征
执行图像信息
蒸馏
通道
计算机可执行指令
处理器
电子设备
图像识别技术
可读存储介质
色彩
亮度
计算机程序产品
参数
样本
对象
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图像识别方法
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时域特征
频域特征
计算机执行指令
策略