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一种基于自适应知识蒸馏的低能耗目标检测方法
申请人信息
- 申请人:南京慧然科技有限公司
- 申请人地址:210004 江苏省南京市建邺区奥体大街68号研发总部园4A栋9层901-3室
- 发明人: 南京慧然科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于自适应知识蒸馏的低能耗目标检测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410104431.6 |
| 申请日 | 2024/1/25 |
| 公告号 | CN117635924A |
| 公开日 | 2024/3/1 |
| IPC主分类号 | G06V10/25 |
| 权利人 | 南京慧然科技有限公司 |
| 发明人 | 黄碗明; 黄汝成; 鲁鑫 |
| 地址 | 江苏省南京市建邺区奥体大街68号研发总部园4A栋9层901-3室 |
摘要文本
本发明揭示了一种基于自适应知识蒸馏的低能耗目标检测方法，旨在解决资源受限设备在目标检测过程中容易受到数据漂移影响的问题。首先，搭载轻量级目标检测算法的终端设备，将部分检测完成的图像与检测结果、剩余电量信息定期上传到搭载有高精度目标检测模型的边缘服务器。然后，边缘服务器对上传图像进行检测，计算精度相对损失值、平均图像相似度、能耗比例，最终得出自适应采样率、训练触发指令，并将其传回到终端设备。最后，终端设备从经验池中抽取部分图像，与接收数据组成训练集，进行模型训练并更新采样率和经验池。本发明可以解决资源受限设备受数据漂移影响导致检测精度降低的问题，提高检测精度，同时实现低能耗的持续学习。
专利主权项内容
1.一种基于自适应知识蒸馏的低能耗目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：搭载了轻量级目标检测算法的终端设备，按照采样率从检测完成的图像中选取部分图像，将其特征图存入缓冲池；同时，缓冲池中的图像特征图、检测结果以及当前电池能量剩余比例信息上传到搭载有高精度和高泛化能力目标检测模型的边缘服务器上；步骤2：边缘服务器对上传的图像特征图进行高精度检测，并基于检测结果和上传的信息计算精度相对损失值、平均图像相似度、能耗比例，得出自适应采样率、训练触发指令；接着，边缘服务器根据计算结果选择将目标检测结果、自适应采样率和训练触发指令数据传回到终端设备；步骤3：终端设备从经验池中随机抽取相同数量的图像特征图，并将其与下载的图像特征图及其标签组成训练集，用于对搭载的模型进行训练并更新采样率；在训练完成后，经验池进行更新，将抽取出的图像特征图替换为下载的图像特征图。