一种用于众包数据的深度学习模型部署与训练方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种用于众包数据的深度学习模型部署与训练方法，属于深度学习模型部署与训练技术领域。该方法包括：众包数据输入；相机自标定；生成投影变换查找表；图像投影变换；深度学习模型部署；标注数据投影变换；深度学习模型训练。本发明解决了深度学习模型在众包数据上高性能低成本适配的问题。
基本信息
专利标题 ：
一种用于众包数据的深度学习模型部署与训练方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114462622A
申请号 ：
CN202210120179.9
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2022-02-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王潇宗文豪赵浩南
申请人 ：
舵敏智能科技（苏州）有限公司
申请人地址 ：
江苏省苏州市高新区科灵路78号软件园3号楼303室
代理机构 ：
成都华亿智合知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
余翔
优先权 ：
CN202210120179.9
主分类号 ：
G06N20/00
IPC分类号 ：
G06N20/00 G06T7/80
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20220207
申请日 : 20220207
2022-05-10 ：
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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