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龙图腾网获悉际络科技(上海)有限公司申请的专利基于自适应权重的目标识别网络知识蒸馏方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114399022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111466775.4，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权基于自适应权重的目标识别网络知识蒸馏方法和系统是由陆强;程新景设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应权重的目标识别网络知识蒸馏方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及目标识别技术领域，提供一种基于自适应权重的目标识别网络第一知识蒸馏方法和系统。方法包括：获取输入图像；将输入图像输入第一目标识别网络，得到目标识别结果；第一目标识别网络是经第一联合训练后得到的；第一联合训练基于第一样本、第一标签以及第一损失函数执行；第一损失函数包括第一知识蒸馏权重、第一知识蒸馏子函数；第一知识蒸馏权重与第一知识蒸馏子函数的标量部分的乘积为第二设定值。本发明能够解决作为学生网络的所述第一目标识别网络训练过程不稳定、不易收敛的问题，省去了传统知识蒸馏中复杂低效的超参设定过程，得到计算资源需求更低、识别效率更高的第一目标识别网络执行目标识别任务。

本发明授权基于自适应权重的目标识别网络知识蒸馏方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应权重的目标识别网络知识蒸馏方法，其特征在于，包括： 获取输入图像； 将所述输入图像输入第一目标识别网络，得到目标识别结果； 所述第一目标识别网络是经第一联合训练后得到的；所述第一联合训练基于第一样本、第一标签以及第一损失函数执行；所述第一损失函数包括第一知识蒸馏权重、第一知识蒸馏子函数、第一真值权重以及第一真值子函数； 所述第一真值子函数能够量化所述第一目标识别网络以所述第一样本为输入的输出相对于所述第一标签的差值；所述第一真值权重为第一设定值； 所述第一知识蒸馏子函数是关于第一张量和第二张量的非线性函数；所述第一张量是作为学生网络的所述第一目标识别网络以所述第一样本为输入的输出张量；所述第二张量是作为教师网络的第二目标识别网络以所述第一样本为输入的输出张量；所述第二目标识别网络是基于教师样本、教师标签以及教师损失函数训练得到的； 所述第一知识蒸馏权重与所述第一知识蒸馏子函数的标量部分的乘积为第二设定值； 所述第一目标识别网络包括能够推理第一任务的第一分支和能够推理第二任务的第二分支；所述第二目标识别网络包括能够推理第一任务的第三分支和能够推理第二任务的第四分支； 所述第一真值子函数包括第一任务真值子函数和第二任务真值子函数；所述第一任务真值子函数能够量化所述第一分支的输出相对于所述第一标签中第一任务真值的差值；所述第二任务真值子函数能够量化所述第二分支的输出相对于所述第一标签中第二任务真值的差值； 所述第一真值权重包括第一任务真值权重和第二任务真值权重；所述第一任务真值权重、第二任务真值权重分别为第五设定值、第六设定值； 所述第一知识蒸馏子函数包括第一任务知识蒸馏子函数和第二任务知识蒸馏子函数；所述第一任务知识蒸馏子函数是关于所述第一分支输出张量和所述第三分支输出张量的非线性函数；所述第二任务知识蒸馏子函数是关于所述第二分支输出张量和所述第四分支输出张量的非线性函数； 所述第一知识蒸馏权重包括第一任务知识蒸馏权重和第二任务知识蒸馏权重；所述第一任务知识蒸馏权重与所述第一任务知识蒸馏子函数的标量部分的乘积为第七设定值；所述第二任务知识蒸馏权重与所述第二任务知识蒸馏子函数的标量部分的乘积为第八设定值。

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