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基于注意力和知识蒸馏的交通模式识别研究

一、引言

随着城市交通的日益复杂和多样化，交通模式识别技术显得愈发重要。传统的交通模式识别方法主要依赖于深度学习技术，虽然已经取得了一定的成果，但仍然存在一些问题，如计算复杂度高、泛化能力不足等。因此，本研究提出了一种基于注意力和知识蒸馏的交通模式识别方法，旨在提高交通模式识别的准确性和效率。

二、背景与相关研究

在过去的几年里，深度学习技术在交通模式识别领域取得了显著的进展。然而，传统的深度学习模型在处理复杂的交通场景时，往往存在计算量大、泛化能力不足等问题。为了解决这些问题，研究者们开始尝试引入注意力机制和知识蒸馏技术。

注意力机制是一种能够有效提取