[发明专利]用于图像分类的轻量型多任务分类模型、方法及边缘设备在审
| 申请号： | 202211268354.5 | 申请日： | 2022-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN115546552A | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 李一曼;朱子赫;俞俊程 | 申请（专利权）人： | 深圳力维智联技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/80;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 | 代理人： | 郭燕;彭家恩 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种用于图像分类的轻量型多任务分类模型、方法及边缘设备，涉及深度学习网络。包括：基础卷积模块，用于接收待处理图像，并对待处理图像的初步特征进行提取以得到浅层特征的特征图；特征提取模块，用于对所述浅层特征的特征图进行深度特征提取以得到深层特征的特征图；所述特征提取模块包括多个串行的特征提取子模块，所述特征提取子模块包括若干复用的深度可分离卷积模块，用于对所述浅层特征的特征图进行深度特征提取；分类模块，用于根据所述深层特征的特征图计算所述深层特征的特征图的类别概率，以对所述待处理图像进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 图像 分类 轻量型多 任务 模型 方法 边缘 设备 | ||
【主权项】：
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