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申请/专利权人：之江实验室
摘要：本说明书公开了一种图像识别大模型的部署方法、装置及存储介质，本方法应用于边端实时决策场景的所述图像识别大模型包括自编码器及分类器，先将能耗消耗较高的自编码器部署在异构存算一体芯片的模拟架构核中，将所述分类器部署在异构存算一体芯片的数字架构核中，以降低能耗。通过获取样本图像，将所述样本图像输入所述自编码器中，得到所述自编码器输出的样本图像特征。根据所述样本图像特征，对部署在所述数字架构核中的分类器进行训练，提高图像识别大模型的精度。也就是说，通过将能耗较高的自编码器部署在能耗消耗较低的模拟架构核中，降低能耗，对部署在数字架构核的分类器进行训练，提高图像识别大模型的精度。
主权项：1.一种图像识别大模型的部署方法，其特征在于，应用于边端实时决策场景的所述图像识别大模型包括自编码器及分类器，所述方法包括：将所述自编码器部署在异构存算一体芯片的模拟架构核中；将所述分类器部署在异构存算一体芯片的数字架构核中；获取样本图像，并将所述样本图像输入所述自编码器中，得到所述自编码器输出的样本图像特征；根据所述样本图像特征，对部署在所述数字架构核中的分类器进行训练，得到部署完成后的图像识别大模型，所述部署完成后的图像识别大模型执行图像识别任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 之江实验室 一种图像识别大模型的部署方法、装置及存储介质
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