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- 多任务处理方法、系统以及设备
- 本发明涉及一种多任务处理方法、系统以及设备,该方法包括:根据任务依赖关系,生成任务执行的拓扑序;基于历史执行数据,获取各个任务的预测执行时间,所述历史执行数据包括任务执行时间、任务关联输入以及系统负载;根据任务依赖关系、...
- 贾佳江昊唐林军
- 一种多任务处理顺序确定方法及装置
- 本说明书实施例公开了一种多任务处理顺序确定方法及装置。所述方法包括:获取任务关系图;其中,以需要确定处理顺序的不同任务为任务关系图中的不同节点;任务关系图中每个边的权重,与该边所连接的两个任务对应的节约时长负相关;基于人...
- 陆金星郭亚张嘉强杨友全
- 基于多任务学习的全景驾驶感知算法
- 2025年
- 针对全景驾驶感知算法YOLOP存在特征图池化操作自适应较差、下采样过程细节丢失和模型性能差的问题,提出一种基于多任务学习的全景驾驶感知算法,引入高效处理模块,提高对特征图池化操作自适应能力,采用不同加权系数的损失函数,提升网络的检测性能及鲁棒性。在BDD100K数据集的评估结果中,车道线检测准确率提高11.6%,可行驶区域检测的平均交并比(mIoU)提高2.1%,车辆检测的平均精确率均值的50%指标(mAP50)提高3.7%。在KITTI数据集的评估结果中,车辆检测mAP50指标提高3.4%。
- 吴伟林刘春泉余孝源
- 关键词:车道线检测车辆检测
- 一种三维动画制作系统的多任务管理方法
- 本发明公开了一种三维动画制作系统的多任务管理方法,涉及计算机技术领域,本发明通过获取制作人员执行三维动画制作任务得到的成品进制数据由成品压缩单元首先对其进行压缩得到第一成品压缩数据然后根据第一成品压缩数据中每个细化进制字...
- 周奕然
- 基于分层结构的多任务对抗样本归因方法
- 2025年
- 深度神经网络在计算机视觉的各种任务中表现出优异的性能。然而,它们非常容易受到对抗攻击的威胁,这种攻击是在推理阶段向样本中加入人眼难以察觉的扰动来完成的。为了防御对抗攻击,目前已有部分工作研究对抗样本的欺骗逆向工程,这也被称为对抗样本归因。通过归因生成对抗样本的攻击算法和受害者模型,能够帮助防御者掌握攻击者拥有的知识及其攻击目标,从而设计针对相应攻击最有效的防御算法。已有方法更多地把对抗样本归因转化为单任务学习。随着攻击算法和受害者模型可取范围的扩大,单任务学习面临着组合爆炸问题。为了提升对抗样本归因的准确率及满足不同归因粒度的需求,对攻击算法和受害者模型进行了分层,并利用不同层次之间的依赖关系,提出了一种基于分层结构的多任务对抗样本归因方法。该方法在不同层次同时执行攻击算法和受害者模型的归因任务,并使用分层路径预测学习不同层次之间的依赖关系。实验结果表明,相比其他归因方法,所提方法能够获得更好的归因效果。
- 孙旭张文琼龙显忠李云
- 关键词:多任务学习分层结构
- 一种支持多任务处理方法、系统、终端及介质
- 本发明公开了一种支持多任务处理方法、系统、终端及介质,方法包括:获取视频数据,对视频数据进行预处理,得到时间戳相同的第一目标图像帧集和第二目标图像帧集;获取提示切换指令与任务切换指令,并分别确定与提示切换指令所对应的提示...
- 高晗黄宏杰刘文龙俞青张磊
- 一种船舶协同多任务系统决策规划方法及系统
- 本发明提供一种船舶协同多任务系统决策规划方法及系统,涉及船舶任务决策技术领域,具体步骤包括:采集当前时刻各个船舶的船舶特性参数、任务参数,获取若干个船舶已知的船舶特性参数,将当前时刻各个船舶的船舶特性参数输入到完成训练后...
- 邹卫峰王婷陈姚节
- 一种基于局域网的疲劳试验多任务管理系统
- 本申请属于飞机型号试验测控技术领域,特别涉及一种基于局域网的疲劳试验多任务管理系统,包括上位机、多网口工作站和下位机;上位机内部设置有疲劳试验多任务管理软件;下位机包括若干客户机和若干控制系统,每个控制系统相互独立,每个...
- 杨青春张建锋盛锴张永兴林峰滕申科
- 基于模态交互多任务学习的多模态情感分析
- 2025年
- 现有的多模态情感分析大都聚焦于如何学习模态间的信息,注重模态表示融合,忽略了学习的特征信息可能含有一些冗余的信息,对决策没有意义或者产生负面的作用。针对以上情况,结合多模态数据以文本为主导模态的特点,利用多任务学习数据增强的优点,提出了一种基于模态交互多任务学习的多模态情感分析方法。实现单模态的特征表示并共享参数,添加两个任务作为辅助,以文本模态为标准,在训练阶段充分学习文本模态与非文本模态之间的信息,从而提升多模态情感分析模型的学习能力。实验结果表明所提的多模态情感分析模型是有效的。
- 郭军军邓发相艳余正涛
- 关键词:情感分析多模态多模态融合多任务学习
- 批量移动设备多任务处理方法、装置及存储介质
- 本发明公开了一种批量移动设备多任务处理方法、装置及存储介质,涉及移动设备任务处理技术领域,主要在于能够提高多个移动设备中多个任务的整体处理效率。其中方法包括:通过各个待处理设备的协议端口,分别建立与各所述待处理设备的通信...
- 曹先明陈豪田野何世伟
相关作者
- 陈朋

- 作品数:297被引量:156H指数:7
- 供职机构:浙江工业大学
- 研究主题:卷积神经网络 图像 指纹 视频 OCT
- 熊光泽

- 作品数:208被引量:1,265H指数:20
- 供职机构:电子科技大学计算机科学与工程学院
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- 汤一平

- 作品数:405被引量:702H指数:14
- 供职机构:浙江工业大学
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- 代红兵

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- 研究主题:FORTH 嵌入式 多任务 多核 多媒体信息发布
- 廖祥文

- 作品数:192被引量:302H指数:10
- 供职机构:福州大学
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