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基于加权注意力机制和知识蒸馏的小样本目标检测

目录

基于加权注意力机制和知识蒸馏的小样本目标检测（1）．．．．．．．．．．4

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2相关工作回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3论文组织结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1小样本目标检测算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2加权注意力机制在目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3知识蒸馏技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.4现有方法的不足与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1加权注意力机制的数学模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2知识蒸馏的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3小样本目标检测的理论框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

数据集与实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2实验环境与工具．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.3实验设置细节．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.1基于加权注意力机制的目标检测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1.1网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1.2权重初始化与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2知识蒸馏模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.2.1知识蒸馏算法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.2.2蒸馏损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.3小样本处理策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.3.1数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3.2过拟合控制方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.1实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.1.1准确率对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.1.2速度与效率评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.2结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.2.1模型性能影响因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.2.2与其他方法的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.2未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．