基于边端情境自适应的潜藏情境挖掘和语义分割算法

针对边端情境复杂多样,潜藏情境难挖掘的问题,拟提出人机共融和数据潜藏情境挖掘技术

        随着智能物联网的发展,越来越多的移动设备被赋予智能。然而,在实际部署中,边端设备和云端训练所处的实际情境是动态变化的(光线、形象等因素),因此边缘计算面临着边端情境分布变化等诸多问题。

        针对边端情境复杂多样,潜藏情境难挖掘的问题,拟提出人机共融和数据潜藏情境挖掘技术,结合专家知识为特征提取提供指导,实现目标数据中潜藏情境的识别与挖掘;针对传统深度计算模型自适应能力差的问题,拟提出多模态输入自适应的深度计算方法,通过训练并行情境检测器细粒度地检测边端情境,并利用情境检测向量和超网技术,实现边端情境自适应的子网络快速生成。

        

算法名称
基于边端情境自适应的潜藏情境挖掘和语义分割算法
算法接口
python test.py
输入
来自边端设备的图片
输出
潜藏情境挖掘结果,语义分割结果
依赖库
python3.6,pytorch1.2,opencv-python3.4
参考资源

HRNet

Gitlab链接:GitLab (crowdhmt.com)   

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