杭州市老年病医院杨高怡获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州市老年病医院申请的专利针对视觉大模型的蒸馏和图像识别方法、设备、装置及程序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：CN119600411B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411684539.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权针对视觉大模型的蒸馏和图像识别方法、设备、装置及程序是由杨高怡设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本针对视觉大模型的蒸馏和图像识别方法、设备、装置及程序在说明书摘要公布了：本发明提供了一种针对视觉大模型的蒸馏方法，包括：获取教师模型，所述教师模型是具有Transformer结构的视觉大模型；对所述教师模型进行结构剪枝，生成多个辅助模型；利用优化损失函Loss数通过参数共享方式优化训练所述教师模型和多个所述辅助模型；在优化后的多个所述辅助模型中选取综合得分最高的为选定辅助模型；利用优化损失函数训练所述选定辅助模型和学生模型，得到最终的学生模型。利用本发明的技术方案，可将模型知识从全尺度的教师模型尽可能传递到学生模型，使得学生模型在规模和性能上达到最佳，该学生模型的规模足够小，能方便地嵌入到实际的应用设备中。
本发明授权针对视觉大模型的蒸馏和图像识别方法、设备、装置及程序在权利要求书中公布了：1.一种针对视觉大模型的蒸馏方法，其特征在于，包括： 获取教师模型，所述教师模型是具有Transformer结构的视觉大模型，所述教师模型经过预训练后在图像识别任务上达到最佳性能； 对所述教师模型进行结构剪枝，生成多个辅助模型； 利用优化损失函数Loss，通过参数共享方式优化训练所述教师模型和多个所述辅助模型； 在优化后的多个所述辅助模型中选取综合得分最高的为选定辅助模型，所述综合得分最高代表性能最好、规模最小； 利用损失函数训练所述选定辅助模型和学生模型，得到最终的学生模型，所述学生模型部署于资源受限的终端设备中，用于图像识别； 其中，所述优化损失函数Loss的计算如下： 其中，第一项为所述教师模型和所述辅助模型预测标签的交叉熵损失；第二项为所述教师模型和所述辅助模型输出logits的KL散度，γ表示温度；第三项为所述教师模型和所述辅助模型最后一层隐藏层的均方误差；M表示多个所述辅助模型的数量。
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