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背景相关的迁移学习适应以实现推理和更新中的快速性能

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本公开提供了“背景相关的迁移学习适应以实现推理和更新中的快速性能”。自主车辆可以将神经网络用于图像分类，以便使用背景相关的迁移学习适应来对基础设施和外部环境进行导航。技术包括从所述基础设施接收可迁移输出层，所述可迁移输出层是适合所述基础设施和所述当地环境的模型。然后，来自所述自主车辆的传感器数据可以被传递通过所述神经网络并被分类。所述经分类的数据可以映射到所述可迁移输出层的输出，从而在所述神经网络内无需另外的参数的情况下，允许所述自主车辆获得针对具体背景相关输入的具体输出。

著录项

公开/公告号CN113469210A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-01

原文格式PDF
申请/专利权人福特全球技术公司;
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申请/专利号CN202110327959.6
发明设计人奥马尔·玛卡;奥列格·尤里耶维奇·古西欣;
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申请日2021-03-26
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/063(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11278 北京连和连知识产权代理有限公司;
代理人陈黎明;张元
地址美国密歇根州迪尔伯恩市
入库时间 2023-06-19 12:46:51

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-04-07

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2021103279596 申请日:20210326

实质审查的生效

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