基于多教师知识蒸馏网络的钢铁表面缺陷诊断

随着人工智能技术的发展，基于深度学习的产品表面缺陷检测逐渐成为工业品质检验的重要手段。然而，传统的单一模型在复杂数据分布下的效果不尽如人意，因此采用集成学习的方法提高模型的诊断精度。文章提出了一种基于多教师知识蒸馏网络的工业产品表面缺陷诊断方法。该方法将3个结构差异较大的模型（ResNet50、Inception-v4和EfficientNet）作为教师网络，再将知识蒸馏到一个轻量化的学生网络（MobileNetv3）中，从而诊断钢铁表面缺陷。通过实验验证可知，多教师知识蒸馏网络比单一模型具有更高的准确率和鲁棒性。实验结果表明，该方法不仅可以提高钢铁表面缺陷诊断的精度，而且可以有效应用于其他复杂数据分类问题。