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龙图腾网获悉上海艺冉医疗科技股份有限公司申请的专利基于误差修正与区域权重引导知识蒸馏的影像检测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：CN116824336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310769987.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于误差修正与区域权重引导知识蒸馏的影像检测方法是由谢飞;曾心昊;卢伟;熊郁希;曹紫然设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于误差修正与区域权重引导知识蒸馏的影像检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于误差修正与区域权重引导知识蒸馏的影像检测方法，克服了基于知识蒸馏的影像检测中存在的教师网络误差传播及前景背景比例不均衡的问题，通过可变形卷积对教师网络的预测误差进行修正，保证在蒸馏的过程中学生网络能够学习到正确的特征表达，防止负样本的产生与检测精度的下降；此外通过区域权重损失函数增强学生网络对前景区域的重点学习，抑制背景噪声对学生网络的蒸馏带来的负面影响；在传统的知识蒸馏方法的基础上提升了蒸馏的性能，兼顾了网络的精度与推理速度。

本发明授权基于误差修正与区域权重引导知识蒸馏的影像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种影像检测网络构建方法，其特征在于，包括： 构建数据集；所述数据集中包括多张标注过的影像样本； 构建教师网络和学生网络； 基于所述数据集对所述教师网络进行训练，得到训练后的教师网络； 将所述影像样本输入到所述训练后的教师网络和学生网络中，得到教师特征和学生特征； 确定所述训练后的教师网络的预测损失，根据所述训练后的教师网络的预测损失与设定阈值的大小，得到所述教师特征的可信特征； 根据所述可信特征和所述学生特征计算蒸馏损失； 确定所述学生网络的预测损失，所述学生网络的预测损失和所述蒸馏损失构成所述学生网络的训练损失； 将所述学生网络的训练损失进行反向传播，经过多次迭代训练，直到所述训练损失收敛，得到训练后的学生网络，即为所述影像检测网络； 其中，根据所述训练后的教师网络的预测损失与设定阈值的大小，得到所述教师特征的可信特征，包括： 将所述影像样本输入到所述训练后的教师网络中，计算所述训练后的教师网络的预测损失G； 若所述训练后的教师网络的预测损失G设定阈值T，则采用基于可变形卷积的自修正机制对所述教师特征进行修正，得到修正后的教师特征，即所述可信特征； 若所述训练后的教师网络的预测损失G≤设定阈值T，则将所述教师特征作为所述可信特征； 其中，根据所述可信特征和所述学生特征计算蒸馏损失，包括： 将所述可信特征和所述学生特征进行拼接后输入pathGAN网络，输出评价矩阵； 根据所述评价矩阵和权重矩阵，计算所述蒸馏损失，采用如下公式： 其中，为蒸馏损失，Ps为评价矩阵，为权重矩阵，为与学生特征尺寸相同的全1矩阵，表示均方误差函数。

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