基于雙教師知識蒸餾的輕量級車牌識別

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摘要：針對車牌識別算法參數(shù)量大、實時性差，且在硬件水平較低的生產(chǎn)場景下應(yīng)用效果不佳等問題，本文提出一種基于雙教師知識蒸餾的方法，有效提高了輕量級網(wǎng)絡(luò)模型的性能。設(shè)計一個特征融合模塊，提取出聚合多尺度信息且更具魯棒性的特征，使網(wǎng)絡(luò)可以挖掘更豐富的語義信息，采用注意力機(jī)制，自適應(yīng)的指導(dǎo)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，教師知識得以更好地反哺給學(xué)生，幫助學(xué)生網(wǎng)絡(luò)高效學(xué)習(xí)。（剩余11767字）