CN119445353A 一种基于视觉-语言模型知识蒸馏的水下目标检测方法 （河海大学）_第1页
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一种基于视觉-语言模型知识蒸馏的水下目和细粒度微调，有效捕捉图像与文本之间的关2将所有数据集中的目标类别标签标准化为统一的命名和编码方式，3对于分割数据集，每个图像对应的标注为掩码，首先利用边界在于，步骤5中的知识蒸馏通过均方误差损失函数计算教师网络和学生网络之间的特征差6.2计算检测损失Ldet=αLbox+βLobj+γLcls，45[0002]水下目标检测在许多关键领域中都具有重要的实际应用包括海洋科学研究、环境监测和保护、军事安全等重要应用领域。由于自动水下航行器基于深度学习的水下目标检测(UOD)研究大量水下数据集和多模态大模型进行有效的利用。如申请公开号CN115984681A(一种基于馏的水下目标检测方法及系统)仅将常规蒸馏方法引入到水下目标检测中，一定程度上解视觉语言模型知识蒸馏实现水下特征增强以弥补水下数据不足造成的特征不6[0021]使用图像去重算法检测并删除重复的图像，确保每个图像在数据集中仅出现一[0024]边界框生成文本描述生成能够利用目标检测数据集的边界框注释和标签生成文采用基于规则的方法来生成五个不同的文本来描述图像中的目标.具体来说，前两个文本728[0042]6.2计算检测损失Ldet=α9[0066]使用图像去重算法检测并删除重复的图像，确保每个图像在数据集中仅出现一[0069]边界框生成文本描述生成能够利用目标检测数据集的边界框注释和标签生成文采用基于规则的方法来生成五个不同的文本来描述图像中的目标.具体来说，前两个文本[0091]6.2计算检测损失Ldet=α

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