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龍圖騰網獲悉江蘇方天電力技術有限公司申請的專利一種基于解耦特征和對抗特征的知識蒸餾方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115953648B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211708089.8，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權一種基于解耦特征和對抗特征的知識蒸餾方法是由吳媚;王紅星;王海楠;孟悅;陳玉權;張欣設計研發完成，并于2022-12-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于解耦特征和對抗特征的知識蒸餾方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于解耦特征和對抗特征的知識蒸餾方法，屬于目標檢測技術領域，包括以下步驟：首先構建教師網絡和學生網絡，然后先對教師網絡進行訓練，使其達到設定的要求；再利用訓練好的教師網絡，結合解耦特征模塊和對抗特征模塊，使學生網絡進行第一階段學習，使學生網絡的骨干網絡達到設定要求；然后再利用教師網絡和候選框特征學習模塊對學生網絡的區域建議網絡進行第二階段學習；反復迭代進行兩階段學習，使學生網絡對目標的檢測能力達到設定要求；本發明提供的方法使得學生網絡實現對缺陷的高速檢測，同時還保證檢測的高精度。

本發明授權一種基于解耦特征和對抗特征的知識蒸餾方法在權利要求書中公布了：1.一種基于解耦特征和對抗特征的知識蒸餾方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、構建教師網絡和學生網絡；使用樣本圖像對教師網絡訓練，直至教師網絡達到設定要求； S2、將樣本圖像輸入步驟S1訓練完成的教師網絡，以及學生網絡，得到兩個網絡的骨干網絡輸出的第一特征圖； S3、將步驟S2得到的第一特征圖作為解耦特征模塊的輸入，根據解耦特征模塊的結果進行梯度回傳更新學生網絡參數；所述解耦特征模塊用于讓學生網絡同時分別學習教師網絡的目標特征信息和背景特征信息； S4、將步驟S2得到的第一特征圖作為對抗特征模塊的輸入，訓練對抗特征模塊，同時根據對抗特征模塊結果進行梯度回傳更新學生網絡參數；所述對抗特征模塊用于讓學生網絡學習教師網絡輸出的特征圖的全局分布特性； S5、將樣本圖像輸入步驟S1訓練完成的教師網絡和步驟S4訓練后的學生網絡，將兩個網絡的骨干網絡輸出的第一特征圖輸入到各自的區域建議網絡，得到包含分類和回歸的候選框的第二特征圖；將上述第二特征圖作為候選框特征學習模塊的輸入，根據候選框特征學習模塊的結果進行梯度回傳并更新學生網絡的參數；所述候選框特征學習模塊用于讓學生網絡學習教師網絡候選框的特征信息； S6、檢測頭網絡根據第二特征圖中的候選框截取的信息，做進一步的分類和回歸，得到最終的檢測結果；并根據結果進行梯度回傳更新學生網絡的參數； S7、重復步驟S2-S6，直至學生網絡達到設定要求。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江蘇方天電力技術有限公司，其通訊地址為：211102 江蘇省南京市江寧區科學園天元中路19號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。