面向皮肤肿瘤图像分类的特征增强协作关系知识蒸馏方法

本发明公开了面向皮肤肿瘤图像分类的特征增强协作关系知识蒸馏方法，涉及图像识别技术领域，该方法包括以下步骤：获取图像样本数据及标签数据；构建知识蒸馏网络模型；构建样本特征提取模块；构建增强的特征；构建在线类间样本特征关系蒸馏；构建自适应蒸馏；构建总损失函数；训练学生网络模型；即使用步骤七计算得到的总损失函数训练学生网络模型，并反向传播，更新学生网络模型的参数，得到训练的学生网络模型；皮肤肿瘤图像实时分类。本发明应用于皮肤肿瘤图像识别与分类，不需要预训练教师，使用在线学生网络进行训练，节省蒸馏的时间、计算和存储成本。

《面向皮肤肿瘤图像分类的特征增强协作关系知识蒸馏方法》是一发明专利，专利号为 202410559104X，当前法律状态为已下证，由江苏大学提出申请，发明人为朱红芳;苟建平;欧卫华;马忠臣;朱会娟;柯佳，申请日期为2024-05-08，公开（公告）日期为2024-10-15，国际专利分类号（IPC）为 G06N 5/022 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：皮肤恶性肿瘤、皮肤癌、肿瘤诊断、医学图像处理、智慧医疗、知识蒸馏网络模型。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了面向皮肤肿瘤图像分类的特征增强协作关系知识蒸馏方法，涉及图像识别技术领域，该方法包括以下步骤：获取图像样本数据及标签数据；构建知识蒸馏网络模型；构建样本特征提取模块；构建增强的特征；构建在线类间样本特征关系蒸馏；构建自适应蒸馏；构建总损失函数；训练学生网络模型；即使用步骤七计算得到的总损失函数训练学生网络模型，并反向传播，更新学生网络模型的参数，得到训练的学生网络模型；皮肤肿瘤图像实时分类。本发明应用于皮肤肿瘤图像识别与分类，不需要预训练教师，使用在线学生网络进行训练，节省蒸馏的时间、计算和存储成本。

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