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龙图腾网获悉上海芯翌智能科技有限公司申请的专利一种用于图像数据识别模型构建的方法及系统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：CN116796798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310821748.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种用于图像数据识别模型构建的方法及系统是由岳腾飞;章曙涵;王夷;张剑;吴翔设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于图像数据识别模型构建的方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种用于图像数据识别模型构建的方法及系统。其方法包括：获取包括真值标注的图像数据集；基于图像数据集和教师网络模型，采用FSP方法对学生网络各层权重进行初始化，以得到至少两个网络结构相同的学生网络模型；基于包括真值标注的图像数据集，采用DML蒸馏方法训练每个学生网络模型，当训练后的学生网络模型都满足预设条件，将训练后的学生网络模型作为图像数据识别模型。通过该方法，从教师网络模型迁移学习，得到至少两个结构相同且完成各层权重初始化的学生网络模型，可避免数据少无法很好初始化神经网络等问题，且可降低训练难度，采用DML蒸馏方法，得到识别能力有保障的图像数据识别模型，训练周期短、速度快、易部署，适用性广。

本发明授权一种用于图像数据识别模型构建的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于图像数据识别模型构建的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取图像数据集，并对所述图像数据集的每个图像数据进行真值标注，得到包括真值标注的图像数据集； 基于所述图像数据集和教师网络模型，采用FSP方法对学生网络各层权重进行初始化，以得到至少两个网络结构相同的学生网络模型，其中，所述基于所述图像数据集和教师网络模型，采用FSP方法对学生网络各层权重进行初始化，以得到至少两个网络结构相同的学生网络模型包括：基于所述图像数据集和所述教师网络模型，同步训练所述学生网络，以迁移学习所述教师网络模型的知识；分别计算所述教师网络模型和所述学生网络对应的每个阶段的FSP矩阵的L2损失，并根据全部L2损失，计算总的L2损失，作为第一损失；若所述第一损失满足预设第一阈值，则完成训练，得到至少两个网络结构相同的学生网络模型，其中，每个学生网络模型之间的各层权重值不完全相同，其中，所述教师网络模型是经过预训练已完成各层权重初始化的神经网络，所述教师网络模型和所述学生网络包括相同数量的阶段，每个阶段包括若干数量的残差块，其中，所述教师网络模型的每个阶段包括的残差块的数量大于或者等于所述学生网络的对应阶段包括的残差块的数量； 基于包括真值标注的图像数据集，同步相互训练每个学生网络模型，判断每个学生网络模型的指标，若训练后的学生网络模型的指标满足预设条件，则完成训练，将训练后的学生网络模型作为图像数据识别模型。

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