一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法技术

本发明专利技术提供一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，包括获取电力作业图像数据集；利用电力作业图像数据集训练教师模型；冻结教师模型的参数，并将教师模型的知识蒸馏给学生模型。本发明专利技术通过使用与学生模型YOLOv10‑N结构相似的教师模型YOLOv10‑X进行知识蒸馏，确保了两者在特征空间中的概率分布具有较高的相似性，有助于学生模型更好地学习和适应教师模型的特征表示；本发明专利技术采用像素之间相似度蒸馏损失来约束学生模型，使其能够学习教师模型强大的特征提取能力；学生模型不仅能够提升对图像局部细节的捕捉能力，还能够提高在复杂场景下的鲁棒性与精度，适合电力生产作业中对检测速度和准确性都有要求的应用场景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，尤其是一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法。

技术介绍

1、目标检测是计算机视觉领域中的重要技术，其任务是在图像或视频中识别并定位出特定的物体。目标检测既要求模型能够识别出图像中的所有对象，还要求给出这些对象的位置，通常以边界框的形式表示。

2、卷积神经网络(cnn)是目标检测的核心基础之一。与传统机器学习算法相比，cnn能够自动提取图像的层次化特征，尤其在边缘检测、纹理分析和形状识别方面表现突出。例如lenet、alexnet、vgg、resnet等，成为了目标检测模型的主干网络，用于提取图像中的有效特征。

3、在目标检测领域，常见的检测算法可以根据执行流程分为单阶段和多阶段检测方法。单阶段检测方法直接将目标检测任务简化为一个回归问题，从图像中提取特征后，直接生成目标的类别和边界框。这类方法的目标是提高检测速度，因此特别适合实时应用场景，但相对精度较低，特别是对于小物体或密集场景的检测表现不如多阶段检测。多阶段检测方法将目标检测分为多个步骤，通过候选区域生成、候选区域精修等逐步提高检测精度；多阶本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，其特征在于，对教师模型进行训练，具体为：

3.根据权利要求1所述的一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，其特征在于，步骤S3)中，所述的知识蒸馏具体包括如下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，其特征在于，步骤S2和S3)中，所述的教师模型和学生模型均采用yolov10模型，且所述的教师模型和学生模型的网络层数和参数量不同。

5.根...

【技术特征摘要】

1.一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，其特征在于，对教师模型进行训练，具体为：

3.根据权利要求1所述的一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，其特征在于，步骤s3)中，所述的知识蒸馏具体包括如下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，其特征在于，步骤s2和s3)中，所述的教师模型和学生模型均采用yolov10模型，且所述的教师模型和学生模型的网络层数和参数量不同。

5.根据权利要求4所述的一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，其特征在于，步骤s2)中，所述的教师模型的主干网络采用改进版的跨阶段部分网络cspnet，通过跨阶段部分连接策略优化梯度流的传递。

6.根据权利要求5所述的一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，其特征在于，步骤s2)中，所述的教师模型的头部网络由两个结构相同但参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王飞，王艳军，季峰，梁文豪，
申请(专利权)人：广州高新区能源技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：