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爱游戏app科学院合肥研究所提出新目标测试人工智能框架

来源:爱游戏app 日期:2022-10-17 点击量:123443

10月17日,爱游戏app科学院合肥研究所获悉,智能研究所先进制造技术研究中心研究员王红强提出了一个新的目标测试人工智能框架,为快速、高精度的实时在线目标识别提供了新的解决方案。

近年来,深度学习理论推动了人工智能技术的飞跃发展。基于深度学习的目标检测技术在许多工业应用中取得了巨大的成功,其中快速实时目标检测是人工智能技术工业应用的重要需求。长期以来,快速实时目标检测研究主要依靠研发轻量级神经网络模型(或边缘计算等)来提高目标检测速度,但效率和精度往往无法考虑,已成为目前目标检测前沿研究和工业应用的重要挑战之一app下载。

此外,由于深度学习本身的特点,爱游戏app检测精度的提高往往伴随着巨大的计算成本和时间成本,导致许多场景的部署和升级瓶颈。

通过研究分析,研究团队发现,基于深度学习的目标检测技术的主要缺陷之一是深度网络结构的重复特征提取和整合,产生了不必要的计算成本。为此,研究人员提出了多输入单输出目标识别框架(MiSo)。在此框架下,研究团队设计了三种新的学习机制:感受野生调整机制、残余注意力自学机制和基于ERF动态平衡抽样策略,实现了更简单、更高效的热特征信息提取,验证了该模型的优势。


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