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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于局部结构一致性的对抗知识蒸馏语义分割方法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：CN114580555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210237997.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于局部结构一致性的对抗知识蒸馏语义分割方法是由雷钦;钟将;王臣;戴启祝设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部结构一致性的对抗知识蒸馏语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于局部结构一致性的对抗知识蒸馏语义分割方法，包括：获取待分割任务；将待分割任务输入学生网络，获得语义分割结果；学生网络的训练过程如下：获取任务数据集；根据其和老师网络获取第一数据集概率图；根据其和备选学生网络获取第二数据集概率图；根据第一数据集概率图和第二数据集概率图获取局部结构一致性；根据第二数据集概率图获取交叉熵；将第一数据集概率图和第二数据集概率图输入对抗训练判别器，获得第一判别概率图和第二判别概率图；根据交叉熵、局部结构一致性、第一判别概率图和第二判别概率图获取网络权重；进而获取学生网络。通过将局部结构一致性作为补丁级别的知识和对抗训练判别器，提高了语义分割的精度。

本发明授权一种基于局部结构一致性的对抗知识蒸馏语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部结构一致性的对抗知识蒸馏语义分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割任务； 将所述待分割任务输入学生网络，获得语义分割结果；所述学生网络的训练过程如下： 获取任务数据集； 根据所述任务数据集和老师网络获取第一数据集概率图； 根据所述任务数据集和老师网络获取第一数据集概率图，包括： 根据待分割任务选取老师网络； 所述根据待分割任务选取老师网络，包括： 根据待分割任务从若干个备选老师网络中选取老师网络； 所述备选老师网络通过以下方式训练获得： 初始化transformer架构的网络模型； 利用Swin-S网络对所述网络模型进行训练，调整所述网络模型的权重； 在训练网络模型的正确率大于或等于第一阈值的情况下，停止训练，将所述训练网络模型确定为备选老师网络； 将所述老师网络的参数冻结，并将所述任务数据集输入参数冻结后的老师网络，获得第一数据集概率图； 根据所述任务数据集和备选学生网络获取第二数据集概率图； 对所述第一数据集概率图和所述第二数据集概率图进行软化处理，包括： 通过计算获得软化处理后的第一数据集概率图和第二数据集概率图； 其中，为软化处理前的第一数据集概率图或第二数据集概率图，为软化处理后的第一数据集概率图或第二数据集概率图，，表示学生网络，表示老师网络，表示将矩阵的所有元素相加，τ为温度； 根据所述第一数据集概率图和所述第二数据集概率图获取局部结构一致性；所述局部结构一致性用于表征老师网络和备选学生网络的结构相似度； 根据所述第二数据集概率图获取交叉熵； 将所述第一数据集概率图和所述第二数据集概率图输入对抗训练判别器，获得第一判别概率图和第二判别概率图；所述第一判别概率图用于表征对抗训练判别器判断为真的数据集概率图；所述第二判别概率图用于表征对抗训练判别器判断为假的数据集概率图； 根据所述交叉熵、所述局部结构一致性、所述第一判别概率图和所述第二判别概率图获取网络权重； 根据所述网络权重和所述备选学生网络获取学生网络。

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