摘要
本发明提供一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，包括获取电力作业图像数据集；利用电力作业图像数据集训练教师模型；冻结教师模型的参数，并将教师模型的知识蒸馏给学生模型。本发明通过使用与学生模型YOLOv10‑N结构相似的教师模型YOLOv10‑X进行知识蒸馏，确保了两者在特征空间中的概率分布具有较高的相似性，有助于学生模型更好地学习和适应教师模型的特征表示；本发明采用像素之间相似度蒸馏损失来约束学生模型，使其能够学习教师模型强大的特征提取能力；学生模型不仅能够提升对图像局部细节的捕捉能力，还能够提高在复杂场景下的鲁棒性与精度，适合电力生产作业中对检测速度和准确性都有要求的应用场景。
