国家知识产权局信息显示，江南大学、江苏磐智数云科技有限公司申请一项名为“一种面向卷积神经网络的通用性能增强蒸馏方法”的专利，公开号CN121413707A，申请日期为2025年12月。

专利摘要显示，本发明公开了一种面向卷积神经网络的通用性能增强蒸馏方法，涉及人工智能技术领域。该方法先获取师生模型输出的特征图，经通道投影与激活生成重要性图，计算一致性与覆盖率两类互补空间增益；通过可学习像素级门控共识模块建模师生特征关联，自适应输出混合系数；经凸组合生成动态空间共识权重掩码，结合该掩码构建特征蒸馏损失项，并引入门控正则化项构建总损失函数，迭代优化学生模型。本发明解决了现有方法加权规则僵化、训练阶段适配不足及梯度分配不精准的问题，实现蒸馏策略与训练阶段自适应匹配，在不增加推理开销的前提下，显著提升轻量级学生模型在密集目标检测任务中的精度与泛化能力，适用于边缘设备等资源受限平台。

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作者：情报员