[發(fā)明專利]多任務屬性識別方法及設備、計算機可讀存儲介質

在審

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• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號: CN113128345A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發(fā)明（設計）人: 張成;胡文澤;王孝宇
• 申請（專利權）人: 深圳云天勵飛技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 深圳眾鼎匯成知識產(chǎn)權代理有限公司 44566
• 代理人: 朱業(yè)剛

本申請涉及一種多任務屬性識別方法及設備、計算機可讀存儲介質。所述方法包括：獲取待分類圖像；通過主干網(wǎng)絡對所述待分類圖像進行分組卷積處理，以提取具有多層次特性的公共特征；通過分支網(wǎng)絡將所述公共特征匹配到對應的任務類型；其中，所述分支網(wǎng)絡的數(shù)量為一個以上；所述分支網(wǎng)絡對所述公共特征執(zhí)行所述分組卷積處理，以得到分支特征；通過任務網(wǎng)絡對所述分支特征進行處理，識別任務所需要的屬性特征；所述任務網(wǎng)絡的數(shù)量為一個以上。上述多任務屬性識別方法及設備、計算機可讀存儲介質解決了多任務模型中復雜的網(wǎng)絡不便獲得不同尺度和不同豐富程度的特征的問題。

技術領域

本申請涉及卷積計算技術領域，特別是涉及一種多任務屬性識別方法及設備、計算機可讀存儲介質。

背景技術

在深度學習應用領域，量化模型性能有多種指標。這些指標包括精度、模型大小和前向推理速度等。可用的算法模型不僅需要滿足精度需求，還要能適用于現(xiàn)有的計算平臺，且要有較快的反應時間。這就要求模型小而精。

在進行目標識別時，對于同一目標物往往有不同的任務需求，而每個任務訓練一個模型無疑是耗時的，且在實際應用時多個模型都需要前向推理，嚴重影響系統(tǒng)的反應速度。為了提高效率，研究者提出了多任務模型，即將針對同一目標物的多種任務集成到同一個模型中，不同任務分支共享一個網(wǎng)絡主干，每個任務分支再針對不同需求設計分支內容。

這種不同任務分支共享一個網(wǎng)絡主干的模型中，隨著任務數(shù)量的增加，對主干網(wǎng)絡的性能要求越來越大。例如，在非機動車屬性識別應用中，需要識別的非機動車屬性包括類別、是否安裝遮陽傘、是否載人、行駛方向、后視鏡數(shù)目、是否安裝儲物筐、儲物箱、顏色等。為了精簡模型適用于實際場景，多種屬性識別被集成到一個模型中形成一個較大的多任務模型。

但由于多任務模型對主干網(wǎng)絡要求較高，為確保精度，主干網(wǎng)絡通常采用殘差網(wǎng)絡，例如ResNet34或者ResNet50，甚至ResNet152，復雜的網(wǎng)絡不便獲得不同尺度和不同豐富程度的特征。

發(fā)明內容

基于此，有必要針對多任務模型中復雜的網(wǎng)絡不便獲得不同尺度和不同豐富程度的特征的問題，提供一種多任務屬性識別方法及設備、計算機可讀存儲介質。

為了實現(xiàn)本申請的目的，本申請采用如下技術方案：

一種多任務屬性識別方法，包括：

獲取待分類圖像；

通過主干網(wǎng)絡對所述待分類圖像進行分組卷積處理，以提取具有多層次特性的公共特征；

通過分支網(wǎng)絡將所述公共特征匹配到對應的任務類型；其中，所述分支網(wǎng)絡的數(shù)量為一個以上；所述分支網(wǎng)絡對所述公共特征執(zhí)行所述分組卷積處理，以得到分支特征；

通過任務網(wǎng)絡對所述分支特征進行處理，識別任務所需要的屬性特征；所述任務網(wǎng)絡的數(shù)量為一個以上。

一種多任務屬性識別設備，包括存儲器、處理器和存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的多任務屬性識別程序，所述多任務屬性識別程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的多任務屬性識別方法的步驟。

一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有多任務屬性識別程序，所述多任務屬性識別程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的多任務屬性識別方法的步驟。

上述多任務屬性識別方法及設備、計算機可讀存儲介質，通過在主干網(wǎng)絡采用分組卷積處理的方式，能夠得到具有多層次特性的公共特征，既有助于獲取目標物的全局特征，又有助于獲取目標物的局部特征。過在分支網(wǎng)絡采用分組卷積處理并匹配任務類型的方式，可以將多任務所需屬性特征按任務類型分類輸出，以得到更加適用于相應任務類型的分支特征。因此解決了多任務模型中復雜的網(wǎng)絡不便獲得不同尺度和不同豐富程度的特征的問題。

附圖說明

圖1為本申請實施例方案涉及的硬件運行環(huán)境的分組卷積設備結構示意圖；