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On-the-fly deep learning in machine learning at autonomous machines

机译:自主机器机器学习中的飞行深度学习

摘要

A mechanism is described for facilitating the transfer of features learned by a context independent pre-trained deep neural network to a context dependent neural network. The mechanism includes extracting a feature learned by a first deep neural network (DNN) model via the framework, wherein the first DNN model is a pre-trained DNN model for computer vision to enable context-independent classification of an object within an input video frame and training, via the deep learning framework, a second DNN model for computer vision based on the extracted feature, the second DNN model an update of the first DNN model, wherein training the second DNN model includes training the second DNN model based on a dataset including context-dependent data.
机译:描述了一种用于促进由上下文预先训练的深神经网络学习的特征的传送到上下文相关神经网络的机制。 该机制包括通过框架提取由第一深神经网络(DNN)模型学到的特征,其中第一DNN模型是用于计算机视觉的预先训练的DNN模型,以使输入视频帧内的对象的上下文分类能够实现对象的上下文分类 通过深度学习框架,基于提取特征的计算机视觉的第二DNN模型,第二DNN模型的第一DNN模型的更新,其中训练第二DNN模型包括基于数据集训练第二DNN模型 包括上下文相关数据。

著录项

  • 公开/公告号US11120304B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 INTEL CORPORATION;

    申请/专利号US202016929976

  • 发明设计人 RAANAN YONATAN YEHEZKEL ROHEKAR;

    申请日2020-07-15

  • 分类号G06K9/62;G06K9;G06K9/46;G06N3/08;G06N3/04;G06N3/063;G06F9/46;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 21:01:22

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