天津大学吴一汶获国家专利权
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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于动态知识蒸馏的类增量语义分割方法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：CN115937524B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211727285.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于动态知识蒸馏的类增量语义分割方法是由吴一汶;王旗龙;胡清华;朱鹏飞设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于动态知识蒸馏的类增量语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于动态知识蒸馏的类增量语义分割方法，所述类增量语义分割方法基于可学习知识蒸馏的双层优化框架，所述双层优化框架包括冻结的旧模型、蒸馏方案优选模块、可训练的新模型和动态权重平衡模块，其中：所述蒸馏方案优选模型根据初始化权重，按照每TN个时期迭代对一组蒸馏候选进行贪心搜索获得每个输出的最优蒸馏方案，其中：最优蒸馏方案包括：和原始所述动态权重平衡模块目标函数以在每次小批量迭代时更新权重本发明以迭代的方式学习最优蒸馏方案和权重，旨在解决CISS面临的灾难性遗忘和背景类偏移问题。
本发明授权一种基于动态知识蒸馏的类增量语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态知识蒸馏的类增量语义分割方法，所述类增量语义分割方法基于可学习知识蒸馏的双层优化框架，其特征在于,所述双层优化框架包括冻结的旧模型、蒸馏方案优选模块、可训练的新模型和动态权重平衡模块，其中： 所述蒸馏方案优选模型根据初始化权重，按照每个时期迭代对一组蒸馏候选进行贪心搜索获得每个输出的最优蒸馏方案，其中：最优蒸馏方案包括：LocalPOD，MD，MCD和原始KD； 所述动态权重平衡模块通过如下目标函数以在每次小批量迭代时更新权重；即： ； 其中，是的均值，且；和分别由和计算得来，其中是分类层前一层的参数且；为新类数量与旧类数量的比；和分别相对反向训练速率； 所述蒸馏方案优选模型通过mask获得最优蒸馏方案MD过程： 按照如下损失函数生成如下最优蒸馏方案MD： ； 其中：表示mask后的特征为过放缩GT来mask得到，分别将背景类的标签设置为0，前景类标签设置为1。
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