[发明专利]一种基于持续学习的多类别多尺度目标拣选方法及装置在审
申请号: | 202110499381.2 | 申请日: | 2021-05-08 |
公开(公告)号: | CN113222004A | 公开(公告)日: | 2021-08-06 |
发明(设计)人: | 张正;赵书光;卢光明 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学(深圳) |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 深圳市添源知识产权代理事务所(普通合伙) 44451 | 代理人: | 黎健任 |
地址: | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本发明公开了一种基于持续学习的多类别多尺度目标拣选方法及装置,通过生成对抗网络实现新旧任务特征的隐藏空间表示,从而建立知识记忆存储仓库,使用自适应知识迁移调度模块实现多任务拣选的快速切换,加速新任务的训练过程,结合正则化技术量化模型参数的重要程度,防止关键参数在训练过程中被覆盖。将数据重放框架用于智能零件拣选系统,能够克服在多类型多尺度目标拣选模型持续学习过程中出现的功能灾难性遗忘问题,确保拣选模型功能的完整性,实现目标与场景可以动态变化的持续性学习,帮助系统协调高效地解决多任务拣选问题。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 持续 学习 类别 尺度 目标 拣选 方法 装置 | ||
【主权项】:
暂无信息
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