[发明专利]深度学习多任务特征编码方法及其系统在审
| 申请号： | 202110339644.3 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN115147697A | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 王慧芬;张园;史敏锐;范叔炬 | 申请（专利权）人： | 中国电信股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08;G06T9/00 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 李浩 |
| 地址： | 100033 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种深度学习多任务特征编码方法及其系统。该方法包括：通过终端的自编码器模型的编码网络部分对原始图像的图像数据进行特征提取以获得相应的图像特征；利用终端的编码器将图像特征中的底部特征层转化成比特流；终端将比特流传输到视觉任务处理平台；利用视觉任务处理平台的解码器对比特流进行解码以得到底部特征层；利用视觉任务处理平台的自编码器模型的解码网络部分对解码后的底部特征层进行图像生成处理以生成特征图，其中，特征图用于多个不同的深度学习网络模型；以及将特征图输入到多个不同的深度学习网络模型中以进行机器视觉任务处理。该方法可以尽可能地解决多任务模型的输入特征的普适性问题。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 任务 特征 编码 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
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