【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，具体涉及一种基于知识蒸馏的路面目标检测方法和系统。
技术介绍
1、随着汽车技术的不断发展，目前一般会在汽车上配备aeb（自动紧急刹车系统）等主动安全技术，其中，人车检测即是aeb系统中至关重要的环节之一。随着深度学习的不断发展，越来越多的深度学习算法被应用于汽车的辅助驾驶系统中。但是，检测精度高的深度学习大模型由于算力高、耗时长等原因，无法直接部署在自动驾驶汽车的本地硬件中，而算力低、耗时短的小模型，往往检测效果较差。
技术实现思路
1、为此，本专利技术实施例提供一种基于知识蒸馏的路面目标检测方法和系统，以至少部分解决现有技术中路面检测模型的算力规模和检测效果无法平衡的技术问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：
3、一种基于知识蒸馏的路面目标检测方法，所述方法包括：
4、获取待检测路面的原始图像；
5、将所述原始图像输入预先训练的学生模型，以得到第一分类预测结果，将所述原始图像输入预先训练的教...
【技术保护点】
1.一种基于知识蒸馏的路面目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的路面目标检测方法，其特征在于，所述预先设定的监督策略，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的路面目标检测方法，其特征在于，温度为T的softmax函数公式为：
4.根据权利要求3所述的基于知识蒸馏的路面目标检测方法，其特征在于，所述预先设定的监督策略的监督损失函数的表达式为：
5.根据权利要求2所述的基于知识蒸馏的路面目标检测方法，其特征在于，利用以下表达式，基于真值标签与第一分类预测结果经过温度为1的s...
【技术特征摘要】
1.一种基于知识蒸馏的路面目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的路面目标检测方法，其特征在于，所述预先设定的监督策略，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的路面目标检测方法，其特征在于，温度为t的softmax函数公式为：
4.根据权利要求3所述的基于知识蒸馏的路面目标检测方法，其特征在于，所述预先设定的监督策略的监督损失函数的表达式为：
5.根据权利要求2所述的基于知识蒸馏的路面目标检测方法，其特征在于，利用以下表达式，基于真值标签与第一分类预测结果经过温度为1的softmax函数之后进行监督：
6.根据权利要求1所述的基于知识...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗杰，杨超，
申请(专利权)人：北京中科慧眼科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。