交易价格： 面议
类型： 非专利
交易方式：
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所在地：四川成都市
项目概述：
基于移动边缘计算的人脸属性识别是一种基于双向空间长短时记忆神经网络和自适应权重的轻量级多任务学习的人脸属性分析与识别技术。从人脸属性特征的相关性出发设计双向空间长短时记忆神经网络，将卷积神经网络所提取的特征图扫描为双向序列，利用LSTM的时空建模能力挖掘属性相关性，提升属性分类准确率。通过设计自适应权重的多任务损失函数，在处理多任务分类时，摒弃手工分组的方式，自适应的训练各个难度的人脸任务，在挖掘难分类属性的同时还可以提升模型对简单属性分类的泛化能力。采用全局特征共享策略，利用分组卷积机制在保证算 法性能的同时极大的减少了算法的计算量。该成果不限于人脸属性识别，可广泛适用于行人属性, 服装属性等多任务学习的应用和产品推广。该成果边缘计算平台采用神经计算芯片Hi3519 lntel Movidius的方式，应用验证可达到15帧每秒的处理能力。
合作方式：
面议。
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