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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本申请提出了一种二值化计算成像与感知的方法与装置，该方法包括：基于深度学习技术构建编解码网络，并通过二值化模块对编解码网络的权重参数进行二值化处理，其中，编码网络用于实现对光学图像的调制掩膜和特征提取，解码网络用于解耦低维测量值；通过训练数据集对二值化后的编解码网络进行迭代训练，将二值化后的编解码网络的权重参数逐渐收敛至最优的二值化表示；获取当前的待处理任务，通过训练完成的最优二值化解码网络对观测目标进行图像重建和或语义感知。该方法构造二值化端到端的编解码成像与感知孪生模型，能够减少解码网络的功耗和模型耗费的内存、计算资源，提升成像与感知的效率和精确度。
主权项：1.一种二值化计算成像与感知的方法，其特征在于，包括以下步骤：基于深度学习技术构建编解码网络，并通过二值化模块对所述编解码网络的权重参数进行二值化处理，其中，编码网络用于实现对光学图像的调制掩膜和特征提取，解码网络用于解耦低维测量值；通过预设的训练数据集对二值化后的编解码网络进行迭代训练，将所述二值化后的编解码网络的权重参数逐渐收敛至最优的二值化表示，其中，在本轮训练过程中，通过所述二值化模块对编解码网络的权重参数进行二值化处理；对处理后的编解码网络进行梯度计算和反向传播，并恢复编解码网络的原始权重，更新二值化梯度；基于更新后的二值化梯度迭代进行下一轮的训练过程，直至编解码网络的权重参数收敛；获取当前的待处理任务，通过训练完成的最优二值化编解码网络对所述待处理任务中的观测目标进行图像重建和或语义感知。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 二值化计算成像与感知的方法与装置
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