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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利用于图像掩码预训练的知识蒸馏方法及装置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：CN116894995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310779352.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权用于图像掩码预训练的知识蒸馏方法及装置是由赵欢;查徐鹏设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于图像掩码预训练的知识蒸馏方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于图像掩码预训练的知识蒸馏方法及装置，该方法步骤包括：S01.获取待学习图像数据样本集均匀不重叠切割成图片块，并抽取出指定比例作为可见块；S02.将可见块输入至学生模型，生成可见块的低级语义表示和整个图像的高级语义表示；S03.根据高级语义表示生成第一图像标记，与第一老师模型生成的第二图像标记计算高级语义表示损失；S04.第二老师模型生成可见块的低级语义表示，与学生模型生成的低级语义表示计算低级语义表示损失；S05.根据低级语义表示损失以及高级语义表示损失，建立图像掩码知识蒸馏的目标函数。本发明具有实现方法简单、计算量与延时小、能够同时学习低级与高级语义表示等优点。

本发明授权用于图像掩码预训练的知识蒸馏方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于图像掩码预训练的知识蒸馏方法，其特征在于，步骤包括： S01.获取待学习图像数据样本集，将所述待学习图像数据样本集中各图像数据样本均匀不重叠切割成图片块，并抽取出指定比例的图像块作为可见块； S02.将抽取出的可见块输入至学生模型，生成可见块的低级语义表示和整个图像的高级语义表示； S03.根据所述高级语义表示生成第一图像标记，以及使用第一老师模型生成整个图像的第二图像标记，根据所述第一图像标记与所述第二图像标记计算高级语义表示损失，所述第一老师模型为基于TokenReconstruction的图像掩码模型； S04.将可见块输入到第二老师模型中生成可见块的低级语义表示，根据所述第二老师模型生成的所述低级语义表示与步骤S02中学生模型生成的所述低级语义表示计算低级语义表示损失，所述第二老师模型为基于PixelReconstruction的图像掩码模型； S05.根据所述低级语义表示损失以及所述高级语义表示损失，建立图像掩码知识蒸馏的目标函数以完成图像掩码知识蒸馏。

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