解耦同類自知識蒸餾的輕量化唇語識別方法

摘要： 針對唇語識別模型因參數量和計算量較大而無法在移動終端和邊緣設備上應用的問題，提出基于解耦同類自知識蒸餾和GhostNet-TSM的唇語識別方法。提出具有時序特征提取能力的GhostNet-TSM網絡；將同類自知識蒸餾的特征解耦為目標類特征和非目標類特征，分別設置損失函數，以提高模型的識別精度；使用解耦同類自知識蒸餾方法在LRW和LIP350數據集上進行模型訓練，并在OuluVS... （共11頁）