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龍圖騰網獲悉湖南大學申請的專利用于圖像掩碼預訓練的知識蒸餾方法及裝置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：CN116894995B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202310779352.0，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權用于圖像掩碼預訓練的知識蒸餾方法及裝置是由趙歡;查徐鵬設計研發完成，并于2023-06-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于圖像掩碼預訓練的知識蒸餾方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開一種用于圖像掩碼預訓練的知識蒸餾方法及裝置，該方法步驟包括：S01.獲取待學習圖像數據樣本集均勻不重疊切割成圖片塊，并抽取出指定比例作為可見塊；S02.將可見塊輸入至學生模型，生成可見塊的低級語義表示和整個圖像的高級語義表示；S03.根據高級語義表示生成第一圖像標記，與第一老師模型生成的第二圖像標記計算高級語義表示損失；S04.第二老師模型生成可見塊的低級語義表示，與學生模型生成的低級語義表示計算低級語義表示損失；S05.根據低級語義表示損失以及高級語義表示損失，建立圖像掩碼知識蒸餾的目標函數。本發明具有實現方法簡單、計算量與延時小、能夠同時學習低級與高級語義表示等優點。

本發明授權用于圖像掩碼預訓練的知識蒸餾方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種用于圖像掩碼預訓練的知識蒸餾方法，其特征在于，步驟包括： S01.獲取待學習圖像數據樣本集，將所述待學習圖像數據樣本集中各圖像數據樣本均勻不重疊切割成圖片塊，并抽取出指定比例的圖像塊作為可見塊； S02.將抽取出的可見塊輸入至學生模型，生成可見塊的低級語義表示和整個圖像的高級語義表示； S03.根據所述高級語義表示生成第一圖像標記，以及使用第一老師模型生成整個圖像的第二圖像標記，根據所述第一圖像標記與所述第二圖像標記計算高級語義表示損失，所述第一老師模型為基于TokenReconstruction的圖像掩碼模型； S04.將可見塊輸入到第二老師模型中生成可見塊的低級語義表示，根據所述第二老師模型生成的所述低級語義表示與步驟S02中學生模型生成的所述低級語義表示計算低級語義表示損失，所述第二老師模型為基于PixelReconstruction的圖像掩碼模型； S05.根據所述低級語義表示損失以及所述高級語義表示損失，建立圖像掩碼知識蒸餾的目標函數以完成圖像掩碼知識蒸餾。

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湖南大學，其通訊地址為：410082 湖南省長沙市岳麓區麓山南路麓山門；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”。