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龙图腾网获悉之江实验室;中国科学院东北地理与农业生态研究所申请的专利一种图像识别不确定性知识蒸馏方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116797904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310444502.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种图像识别不确定性知识蒸馏方法与系统是由唐乾坤;王军;徐晓刚;冯献忠;于慧;何鹏飞;李悦;韩强;曹卫强;李萧缘设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像识别不确定性知识蒸馏方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种图像识别不确定性知识蒸馏方法与系统，收集有标签训练图像样本；选定第一神经网络模型，使用训练图像样本进行训练，得到训练好的第一神经网络模型，输入训练样本图像得到第一神经网络模型中间层样本特征表达及输出的软标签信息；选定第二神经网络模型，对训练图像样本进行处理，得到中间层样本特征表达，与第一神经网络模型的中间层样本特征表达进行不确定性建模，得到第一损失函数；使用第一神经网络模型输出的软标签信息及训练图像样本，联合第一损失函数，更新第二神经网络模型的参数，得到训练好的第二神经网络模型，同时利用本发明第二神经网络模型对待处理图像进行图像识别处理，提高图像识别的准确度。

本发明授权一种图像识别不确定性知识蒸馏方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种图像识别不确定性知识蒸馏方法，具体步骤包括： S100：收集样本图像，并进行处理和标注，得到第一数量的有标签训练图像样本； S200：选定第一神经网络模型，使用第一数量的训练图像样本进行训练，更新网络模型的参数值，得到训练好的第一神经网络模型，输入训练样本图像至第一神经网络模型得到模型中间层样本特征表达及图像处理输出的软标签信息； S300：选定第二神经网络模型，对第一数量的训练图像样本进行处理，得到中间层样本特征表达，与第一神经网络模型得到的中间层样本特征表达进行不确定性建模，得到第一损失函数；具体步骤包括： S301:选定第二神经网络模型中间卷积层，并输入训练图像样本，得到第二神经网络模型中间层样本特征表达； S302:计算第二神经网络模型中间层样本特征表达与第一神经网络模型中间层样本特征表达的通道之间的语义相似度； S303:计算第二神经网络模型中间层样本特征表达与第一神经网络模型中间层样本特征表达的空间特征表达之间的语义相似度； S304:根据计算得到的通道语义相似度及空间特征表达语义相似度，得到第一神经网络模型每个样本特征表达不确定性的均值； S305:根据计算得到的通道语义相似度及空间特征表达语义相似度，使用全连接层进一步处理得到第一神经网络模型每个样本特征表达不确定性的方差值； S306:根据计算得到的样本特征表达不确定性的均值及方差值，使用重参数化技巧得到不确定性值，以此得到知识蒸馏第一损失函数； S400：使用第一神经网络模型输出的图像处理软标签信息及训练图像样本，联合第一损失函数，得到总体损失函数并更新第二神经网络模型的参数，得到训练好的第二神经网络模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人之江实验室;中国科学院东北地理与农业生态研究所，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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