[发明专利]基于神经网络特征识别的数据压缩方法有效
| 申请号： | 202010126059.0 | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN111368976B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 杨常星;梁骏;钟宇清;宋蕴;宋一平 | 申请（专利权）人： | 杭州国芯科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310012 浙江省杭州市文*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于神经网络特征识别的数据压缩方法。本发明方法首先对神经网络识别模型的特征数据进行约束，然后对模型进行重训练，模型经验证集测试，若测试结果满足要求，则固化模型参数，得到推断模型，该推断模型输出的特征数据的分布满足后续压缩需求。根据推断模型和库数据得到类特征数据。对类特征数据进行量化，然后对类内特征数据依次按特征相近度排序，依据排序结果进行差值存储，实现类内特征数据压缩。得到压缩后的特征比对库，结合推断模型，将其部署到实际的设备中。本发明方法部署到存储有限的离线端或移动端设备的模型，在保证模型的鲁棒识别性能基础上，既降低了库模型所需内存，又不额外增加解码计算量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 特征 识别 数据压缩 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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