[发明专利]基于去相关二值网络的协同目标识别方法、系统及装置有效
| 申请号： | 202210023260.5 | 申请日： | 2022-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN114049539B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 吕金虎;王滨;徐昇;张宝昌;李炎静;张峰;王星 | 申请（专利权）人： | 杭州海康威视数字技术股份有限公司;北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06N3/08;G06V40/16;G06V40/20;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 杨春香 |
| 地址： | 310051 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请提供了基于去相关二值网络的协同目标识别方法、系统及装置。本申请中，通过将二值网络模型训练过程中的目标量化误差最小化，基于贝叶斯学习将最小化的目标量化误差分解为最大似然估计和最大后验估计以分别确定激活张量二值化误差Lc、权重张量二值化误差Ld，以实现在训练二值网络模型时除了考虑常规的预测误差Ls外，还进一步考虑Lc、Ld，以优化神经网络二值化过程中噪声影响，避免模型训练过程中因为参数的梯度消失或不存在而影响二值网络模型的训练，保证最终训练出的二值网络模型更稳定、更好的完成模型收敛，进一步提高二值网络模型在应用中比如识别出的目标对象（如人脸）和/或异常动作行为（如纵火、抢劫）等的精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相关 网络 协同 目标 识别 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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