哈尔滨工业大学刘环宇获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于无监督蒸馏网络的学生网络获取方法、图像分类模型获取方法、图像分类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：CN115861765B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211439778.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于无监督蒸馏网络的学生网络获取方法、图像分类模型获取方法、图像分类方法是由刘环宇;吴然;李君宝;杨忠琳设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于无监督蒸馏网络的学生网络获取方法、图像分类模型获取方法、图像分类方法在说明书摘要公布了：基于无监督蒸馏网络的学生网络获取方法、图像分类模型获取方法、图像分类方法，涉及神经网络加速领域。针对现有技术中无监督训练方法面对大网络性能较好，在小网络上则不能保证训练的精度，除了预训练教师网络外，还会构造一个样本库来实现损失函数，限制了网络在边缘端的更新的问题，本发明提供了：基于无监督蒸馏网络的学生网络获取方法，包括：采集图像作为数据集；根据数据集，得到两个增广；两个增广分别通过教师网络和学生网络，得到教师网络的投影值和预测值和学生网络的投影值和预测值；根据教师网络的投影值和预测值和学生网络的投影值和预测值，更新教师网络和学生网络；输出当前学生网络，作为结果。适合应用于边缘计算场景。
本发明授权基于无监督蒸馏网络的学生网络获取方法、图像分类模型获取方法、图像分类方法在权利要求书中公布了：1.基于无监督蒸馏网络的学生网络获取方法，应用于图像分类，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：采集图像作为数据集； 步骤2：根据所述数据集，得到两个增广； 步骤3：所述两个增广分别通过教师网络和学生网络，得到教师网络输出的投影值和预测值，以及学生网络输出的投影值和预测值； 步骤4：根据教师网络输出的投影值和预测值以及学生网络输出的投影值和预测值，更新所述教师网络和学生网络； 步骤5：输出当前学生网络，作为结果； 所述步骤4中，更新所述教师网络和学生网络的具体方式为，根据教师网络输出的投影值和预测值，得到教师网络的自更新，根据教师网络输出的投影值和学生网络的预测值，得到蒸馏更新，根据教师网络输出的预测值和学生网络的投影值，得到对抗更新，根据所述自更新、蒸馏更新和对抗更新，更新所述教师网络和学生网络。
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