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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于知识蒸馏和对抗学习的镜面图像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：CN115222754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210911670.3，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权一种基于知识蒸馏和对抗学习的镜面图像分割方法是由陈芙;匡振中设计研发完成，并于2022-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏和对抗学习的镜面图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明是关于镜面图像分割网络轻量化的领域，针对现有解决镜面图像分割方法，存在参数量过大，难以训练和在有限资源的边缘设备移植成本高的问题，提出了基于知识蒸馏和对抗学习的镜面图像分割方法，包括以下步骤：对镜面图像进行预处理；使用多损失训练学生网络，得到反映镜面图像特征的镜面特征图；计算蒸馏损失；将学生网络和教师网络输出的镜面特征图作为输入计算对抗损失；采用公开数据集进行训练及测试，输出镜面图像分割结果。本发明引入知识蒸馏理论和对抗学习策略对模型进行迁移学习，从而能够训练出达到优化模型参数和效率，减少系统资源占用，保留一定准确性。

本发明授权一种基于知识蒸馏和对抗学习的镜面图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏和对抗学习的镜面图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对镜面图像进行预处理； 步骤2：使用多损失训练学生网络，让学生网络在经过步骤1预处理得到的镜面图像上学习，得到反映镜面图像特征的镜面特征图；所述学生网络的结构为：保留原MobileNetV3-small模型的前14个特征层，删除原MobileNetV3-small模型的最后两层个特征层，并且在第一层、第四层、第九层和第十二层添加适合图像分割的模块；引入MirrorNet提出的CCFE模块，接着使用逆卷积ConvTranspose，BatchNorm层和Relu激活函数，最后连接一个输出通道数为1的Conv，并使用Sigmoid激活函数输出分割结果； 步骤3：使用教师网络输出镜面特征图，并与步骤2中得到的镜面特征图进行对比，计算蒸馏损失； 步骤4：构建镜面分割对抗学习框架，将学生网络和教师网络输出的镜面特征图作为输入计算对抗损失； 步骤5：采用公开数据集进行训练及测试，输出镜面图像分割结果； 所述步骤3计算蒸馏损失的具体步骤如下： 3-1.选用MirrorNet网络作为教师网络，将一份待分割的镜面图像I分别输入学生神经网络S，和训练好的教师神经网络T，分别得到分割结果，特征图SF和特征图TF； 3-2.计算蒸馏损失：将3-1中得到的学生网络的特征图SF和教师网络的特征图TF进行二元相对熵的计算，蒸馏损失由KL散度衍生，是用来衡量两个分布之间的距离；二元相对熵损失从数学形式上可表示为： 其中，ti表示教师网络的预测值，si表示学生网络的预测值，N表示预测值的个数。

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