双教师类脑蒸馏持续学习图像分类方法、设备及存储介质

1.一种双教师类脑蒸馏持续学习图像分类方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的双教师类脑蒸馏持续学习图像分类方法，其特征在于，步步骤5中，优化目标的计算公式如下：

3.根据权利要求1所述的双教师类脑蒸馏持续学习图像分类方法，其特征在于，步骤2中，每个类别的视觉原型的计算公式如下：

4.根据权利要求1所述的双教师类脑蒸馏持续学习图像分类方法，其特征在于，步骤4中，使视觉原型在训练过程中随着批次数据进行滑动更新的方法包括如下方法步骤：

5.根据权利要求1所述的双教师类脑蒸馏持续学习图像分类方法，其特征在于，步骤5中，计算实例原型对齐损失的方法包括如下方法步骤：

6.根据权利要求1所述的双教师类脑蒸馏持续学习图像分类方法，其特征在于，步骤5中，最终蒸馏损失的计算公式如下：

7.根据权利要求1所述的双教师类脑蒸馏持续学习图像分类方法，其特征在于，步骤5中，采用交叉熵损失函数计算分类损失，分类损失的计算公式如下所示：

8.一种双教师类脑蒸馏持续学习图像分类方法的设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的双教师类脑蒸馏持续学习图像分类方法步骤。

9.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的双教师类脑蒸馏持续学习图像分类方法步骤。