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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种多教师模型一致性知识蒸馏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：CN120107567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510585548.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种多教师模型一致性知识蒸馏方法是由段桂芳;毛峥昱;刘振宇;谭建荣设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多教师模型一致性知识蒸馏方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多教师模型一致性知识蒸馏方法。方法包括：搭建包括核心教师模型、辅助教师模型以及学生模型的多教师模型一致性知识蒸馏架构，构建目标检测的训练图像集并输入架构中进行训练，获得多教师头部和颈部网络一致性知识蒸馏模块以及学生模型的训练损失函数作为学生模型的最终损失函数，直至损失函数收敛，获得训练完成的学生模型，进而对图像进行目标检测。本发明方法通过对多个教师模型的头部和颈部网络一致性知识和颈部网络一致性知识的融合，改善了目标检测模型对复杂场景检测的分类和定位预测一致性，并缓解了单个教师模型知识偏差带来的不利影响。

本发明授权一种多教师模型一致性知识蒸馏方法在权利要求书中公布了：1.一种多教师模型一致性知识蒸馏方法，其特征在于，包括： 步骤S1：搭建包括一个核心教师模型、若干辅助教师模型以及一个学生模型的多教师模型一致性知识蒸馏架构，构建目标检测的训练图像集并输入多教师模型一致性知识蒸馏架构中进行训练，获得多教师头部和颈部网络一致性知识蒸馏模块，并和学生模型的训练损失函数共同作为学生模型的最终损失函数，直至最终损失函数收敛，获得训练完成的学生模型； 步骤S2：将待目标检测的图像输入训练完成的学生模型中，处理后输出图像的目标检测结果并在显示器上显示； 所述的步骤S1中，多教师模型一致性知识蒸馏架构中还包括特征融合模块，特征融合模块在通道维度连接核心教师模型和各个辅助教师模型的教师颈部网络的输出；核心教师模型、各个辅助教师模型以及学生模型的结构均相同，包括依次连接的骨干网络、颈部网络和头部网络，训练图像集中包括若干张训练图像，每次将同一张训练图像输入核心教师模型、各个辅助教师模型以及学生模型中，处理后输出核心教师模型的分类输出和定位输出，各个辅助教师模型的分类输出和定位输出以及学生模型的分类输出和定位输出，同时核心教师模型和各个辅助教师模型的颈部网络的输出共同经特征融合模块处理后输出融合特征图，融合特征图再经核心教师模型的头部网络处理后输出融合分类输出和融合定位输出；根据每个辅助教师模型和核心教师模型的分类输出和定位输出构建教师头部网络一致性知识，根据学生模型的分类输出和定位输出构建学生头部网络一致性知识，根据核心教师模型和各个辅助教师模型的分类输出和定位输出构建多教师一致性知识融合权重以及融合一致性知识，将每个辅助教师模型的教师头部网络一致性知识、核心教师模型的教师头部网络一致性知识、学生模型的学生头部网络一致性知识、多教师一致性知识融合权重以及融合一致性知识共同构建多教师头部网络一致性知识蒸馏模块；根据核心教师模型的颈部网络的输出、分类输出和定位输出以及学生模型的颈部网络的输出构建核心教师颈部网络一致性知识蒸馏模块，根据融合特征图、融合分类输出和融合定位输出以及学生模型的颈部网络的输出构建辅助教师颈部网络一致性知识蒸馏模块，基于核心和辅助教师颈部网络一致性知识蒸馏模块构建多教师颈部网络一致性知识蒸馏模块；将多教师头部网络一致性知识蒸馏模块、多教师颈部网络一致性知识蒸馏模块以及学生模型的训练损失函数共同作为学生模型的最终损失函数。

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