用于生成特征图的方法、装置和可读存储介质
授权
摘要
本申请实施例提供了一种用于生成特征图的方法、装置和可读存储介质。所述方法包括：通过深度神经网络(DNN)接收图像，并且在所述DNN处于已训练状态时，基于所述图像生成第一特征图，其中，所述DNN被配置为基于所述图像来执行任务，并且所述DNN是利用训练图像，通过使用具有平滑性的特征稀疏正则化过程以及反向传播和权重更新过程进行训练的，所述反向传播和权重更新过程基于所述具有平滑性的特征稀疏正则化过程的输出，更新所述DNN。
基本信息
专利标题 ：
用于生成特征图的方法、装置和可读存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112825132A
申请号 ：
CN202011282774.X
公开（公告）日 ：
2021-05-21
申请日 ：
2020-11-17
授权号 ：
CN112825132B
授权日 ：
2022-06-03
发明人 ：
蒋薇王炜刘杉
申请人 ：
腾讯美国有限责任公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州帕洛阿尔托公园大道2747号
代理机构 ：
北京德琦知识产权代理有限公司
代理人 ：
李华
优先权 ：
CN202011282774.X
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/34 G06N3/04 G06N3/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-03 ：
授权
2021-06-08 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20201117
申请日 : 20201117
2021-05-21 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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