公开(公告)号：CN118967538A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410985887.8

申请日：2024-07-23

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 舒琳 ,  张文俊 ,  钟研 ,  姚鸿博

IPC: G06T5/90

Abstract: 本发明涉及数据处理技术，具体为一种面向不规则触觉图形数据的增强方法及系统，其方法包括：消除触觉图形数据中的奇异样本数据，对触觉图形数据进行标准化处理；采用矩形填充或十字填充对触觉图形数据进行数据填充；矩形填充以被填充的像素点为中心确定矩形的感受野；十字填充以被填充的像素点为中心确定感受野，感受野为整个触觉图形数据全局对应行和列的所有像素，将感受野内所有有效的像素值进行加权求和后进行非线性投影，并将投影结果作为中心像素点的像素值；对填充后的触觉图形数据进行随机迁移处理，获得增强后的触觉图形数据。本发明解决了触觉图形数据在采集过程中容易出现的边缘信息缺失以及由低分辨率传感引起的易混淆问题。

公开(公告)号：CN115358383A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202210790456.7

申请日：2022-07-06

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 郭锴凌 ,  冯永安 ,  钟研 ,  陈雨楠

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种联合比特量化和比特权重搜索的模型压缩方法，包括以下步骤：S1、加载图像数据并对图像数据进行预处理；S2、建立卷积神经网络模型，设定卷积神经网络模型中对应的比特搜索空间和权重搜索空间；S3、对卷积神经网络模型进行联合搜索训练；S4、选取比特搜索结果中的最大概率位宽，以构建轻量化网络，并保存联合搜索时最后以最大概率位宽得到的权重参数作为轻量化网络的权重参数，再进行权重搜索来进一步优化轻量化网络模型，输出压缩了的优化轻量化网络模型。