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一种基于深度学习的PDAF模型迁移方法 

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申请/专利权人:豪威科技(武汉)有限公司

摘要:本发明提供一种基于深度学习的PDAF模型迁移方法,包括:在目标模组数据集下训练网络,获得目标模型;标定同类型的现有模组与目标模组之间的物理差异获得修正模块;将所述目标模型迁移到现有模组,并根据所述修正模块进行修正。本发明能够将基于目标模组训练的目标模型迁移到同类型的现有模组,减少了重复的数据采集和训练模型的过程,极大地提高了模型的复用性和算法引用效率。

主权项:1.一种基于深度学习的PDAF模型迁移方法,其特征在于,包括:在目标模组数据集下训练网络,获得目标模型;标定同类型的现有模组与目标模组之间的物理差异获得修正模块;以及将所述目标模型迁移到现有模组,并根据所述修正模块进行修正。

全文数据:

权利要求:

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