采用复合知识蒸馏算法的黑皮鸡枞菌图像分级方法

为解决黑皮鸡枞菌品质分选速度慢、精度低等问题,该研究提出了一种基于复合知识蒸馏算法的鸡枞菌分级检测方法。采用4 800根黑皮鸡枞菌（共分4级,每级1 200根）图像对教师模型（Resnet50）进行预训练,然后截留教师模型的前25层输出并对学生模型（Resnet18）前9层卷积模型进行参数训练,最后将经过预训练的学生模型的前9层卷积模型与其后半部分拼接,进行整体模型知识蒸馏。经过复合蒸馏的Resnet18识别精度为96.89%,识别单幅图像所用时间为0.032 s。通过对比发现,该研究提出的复合知识蒸馏算法相比Resnet50识别单幅图像所用时间缩短68.93%,相比未经过知识蒸馏及经过单次知识蒸馏的Resnet18模型,精度分别提升了0.97个百分点和0.52个百分点。结果表明,该研究提出的复合知识蒸馏算法可在不增加运行时间的前提下,使小模型的准确率逼近大型模型训练的准确率,研究结果可为鸡枞菌品质分级生产线提供技术支持。