[发明专利]一种基于粗粒度特征的可迁移视觉导航设计方法有效
| 申请号： | 202010084879.8 | 申请日： | 2020-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN111221340B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 汪晨;曾凡玉;葛树志;穆罕默德·阿卜杜拉齐兹·埃尔多索基 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 杨浩林 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于粗粒度特征的可迁移视觉导航设计方法，涉及自主导航技术领域，其通过在多组不同的虚拟环境中训练独立粗粒度特征模块，确保粗粒度特征模块学习的特征映射适用于不同的导航任务，可迁移性强；在新的导航任务中，直接加载已训练完成的独立粗粒度特征模块，因此仅需训练粗粒度特征模块以外的其余神经网络参数，即可完成新的导航任务，训练的计算量非常小，同时导航神经网络因具有粗粒度模块而具有强大的特征提取能力；独立粗粒度特征模块是独立于特征提取网络的独立模块，可配合使用者自身构建的网络使用，无需重新构建、训练神经网络，只需在深度学习框架中加载已训练模型即可，操作非常简单。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 粒度 特征 迁移 视觉 导航 设计 方法 | ||
【主权项】：
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