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申请/专利权人：泉城省实验室
摘要：本发明涉及一种基于难样本一致性检验的transformer目标检测架构推断加速系统及方法，属于机器学习目标检测领域，包括CNN小模型S、transformer大模型B和推断结果一致性检验模块；首先利用和构造随机性模拟多次推断的方式来进行在视觉目标检测领域的难样本检验，通过这种难样本检验，将简单样本交给高速小模型，难样本交给慢速大模型，从而分担了大模型的推断压力，兼顾了推断速度和识别精度。本发明将CNN算法和transformer技术的优势结合起来，借助低延时高速小模型有效提升transformer大模型架构的推断速度。
主权项：1.一种基于难样本一致性检验的transformer目标检测架构推断加速系统，其特征在于，包括CNN小模型S、transformer大模型B和推断结果一致性检验模块；CNN小模型S用于对复制多次的样本进行目标检测，得到多个推断结果；推断结果一致性检验模块用于对CNN小模型S推断的多个推断结果进行一致性计算，并根据一致性计算结果判断是否为难样本；transformer大模型B用于对难样本进行推断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 泉城省实验室 一种基于难样本一致性检验的transformer目标检测架构推断加速系统及方法
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