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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利基于特征金字塔与知识引导的知识蒸馏的图像处理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：CN115631393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211189151.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于特征金字塔与知识引导的知识蒸馏的图像处理方法是由俞文心;王琪;刘露;邓知雨;曾燕楠设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征金字塔与知识引导的知识蒸馏的图像处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于特征金字塔与知识引导的知识蒸馏的图像处理方法，包括将图像分别输入至相互并列的轻量模型和重量模型；将两个图像处理结果通过基于特征金字塔与知识引导的知识蒸馏方法，融合成新的图像；在特征融合蒸馏阶段，基于不同阶段生成的特征图信息构成特征金字塔，并利用知识蒸馏去融合对应的特征图结果；在知识引导修正阶段，使用引导知识技术来纠正特征金字塔融合过程知识的错误差异；在自适应调整阶段，将融合后的特征图进行多维度损失计算，并且在计算损失时，使用自适应匹配的方式设定损失函数的系数。本发明缩小了轻量模型与重量模型的架构差异与模型能力差异，增加了模型的鲁棒性；同时也解决了小样本数据集表现差的问题。

本发明授权基于特征金字塔与知识引导的知识蒸馏的图像处理方法在权利要求书中公布了：1.基于特征金字塔与知识引导的知识蒸馏的图像处理方法，其特征在于，包括步骤： S10,将图像分别输入至相互并列的轻量模型和重量模型，分别进行处理得到两个对应的图像处理结果； S20,将两个图像处理结果通过基于特征金字塔与知识引导的知识蒸馏方法，将不同层次的特征图结合到一起去融合成新的图像；包括步骤： S201,特征融合蒸馏阶段，基于不同阶段生成的特征图信息构成特征金字塔，并利用知识蒸馏去融合对应的特征图结果； S202,知识引导修正阶段，使用引导知识技术来纠正特征金字塔融合过程知识的错误差异； S203,自适应调整阶段，将融合后的特征图进行多维度损失计算，并且在计算损失时，使用自适应匹配的方式设定损失函数的系数； 在轻量模型和重量模型输出融合过程中：使用均方误差MSE作为损失函数，对特征金字塔融合后每对轻量模型和重量模型输出的特征图之间差异进行计算，将所有对的损失函数值，使用SoftMax函数计算相应对的权重Weight[i]，并将损失值乘以相应的权重以获得总损失，称为FPLoss； 将特征金字塔后的每一对的特征图放入特征注意力模块中，以获得AT_Weight[i]，并使用与FPLoss相同的方法计算权重，获得特征注意力处理后的损失，称为SELoss； 根据FPLoss和SELoss，从而获得特征金字塔蒸馏损失；利用特征金字塔蒸馏损失进行特征融合蒸馏。

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