基于双重知识蒸馏的教师与学生网络目标跟踪方法与系统

本发明提出一种基于双重知识蒸馏的教师与学生网络目标跟踪方法与系统，方法通过对给定的第一帧监控图像以及后续帧监控图像中的搜索区域分别进行初始化，生成目标模板图像与搜索图像；将目标模板图像与搜索图像分别输入两个不同的教师‑学生网络中进行训练，得到两个不同的轻量级学生网络，以轻量级学生网络作为特征提取网络分别对目标模板图像与搜索图像进行特征提取，以进行后续目标分类和目标跟踪。本发明通过响应蒸馏和中间层特征蒸馏相结合训练的学生网络，并且不同的学生网络理解能力不同，将两个学生网络之间进行特征共享，提高学生网络的性能，从而有效地减少网络的计算复杂性，提高跟踪的实时性和跟踪器的泛化能力。

《基于双重知识蒸馏的教师与学生网络目标跟踪方法与系统》是一发明专利，专利号为 2023111486120，当前法律状态为已下证，由南昌工程学院提出申请，发明人为王员云;孙传雨，申请日期为2023-09-07，公开（公告）日期为2023-11-07，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/246 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：（知识蒸馏、智慧教育、教师学生网络、目标跟踪、轻量化模型、响应蒸馏、特征蒸馏、实时跟踪、边缘计算、深度学习、模型压缩）。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：本发明提出一种基于双重知识蒸馏的教师与学生网络目标跟踪方法与系统，方法通过对给定的第一帧监控图像以及后续帧监控图像中的搜索区域分别进行初始化，生成目标模板图像与搜索图像；将目标模板图像与搜索图像分别输入两个不同的教师‑学生网络中进行训练，得到两个不同的轻量级学生网络，以轻量级学生网络作为特征提取网络分别对目标模板图像与搜索图像进行特征提取，以进行后续目标分类和目标跟踪。本发明通过响应蒸馏和中间层特征蒸馏相结合训练的学生网络，并且不同的学生网络理解能力不同，将两个学生网络之间进行特征共享，提高学生网络的性能，从而有效地减少网络的计算复杂性，提高跟踪的实时性和跟踪器的泛化能力。

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