公开(公告)号：CN118313439B

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202410463892.2

申请日：2024-04-17

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 王志刚 ,  何川 ,  刘澳晴 ,  魏志强 ,  聂婕 ,  倪欣 ,  刘安安 ,  孙正雅 ,  李文辉

IPC: G06N3/096 ,  G06N3/0464 ,  G06V20/13 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种面向海洋遥感图像分析的并行增量深度学习方法，涉及海洋遥感技术领域。该方法在聚焦图像的相似性的基础上提出了一种易于移植的基于增量裁剪的训练和推理加速框架，可通过共享的相同区域计算达到加速网络计算的效果。此外，由于现有的增量加速技术由共享共同操作所产生的共享收益显然对输入序列的相似性非常敏感，而相似性很大程度上取决于输入顺序，本方案探索了一种新的感知语义差异的排序方法，将其应用到周期性视频序列和图像序列中，并据此展开多种性能优化技术研究。

公开(公告)号：CN118313439A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410463892.2

申请日：2024-04-17

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 王志刚 ,  何川 ,  刘澳晴 ,  魏志强 ,  聂婕 ,  倪欣 ,  刘安安 ,  孙正雅 ,  李文辉

IPC: G06N3/096 ,  G06N3/0464 ,  G06V20/13 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种面向海洋遥感图像分析的并行增量深度学习方法，涉及海洋遥感技术领域。该方法在聚焦图像的相似性的基础上提出了一种易于移植的基于增量裁剪的训练和推理加速框架，可通过共享的相同区域计算达到加速网络计算的效果。此外，由于现有的增量加速技术由共享共同操作所产生的共享收益显然对输入序列的相似性非常敏感，而相似性很大程度上取决于输入顺序，本方案探索了一种新的感知语义差异的排序方法，将其应用到周期性视频序列和图像序列中，并据此展开多种性能优化技术研究。