摘要
本发明涉及一种针对动目标识别的多任务混合神经网络设计方法及其应用,属于目标智能识别系统技术领域。本发明设计的多任务混合神经网络综合了SNN的时序友好、低功耗的特性和CNN强大的特征提取能力;采用多任务主干网络特征参数共享,不同任务损失函数分设的方式,实现了主干网络参数的共享和多任务训练的平衡,兼顾检测精度的同时,显著降低了模型参数,相对于现有技术,具有显著的效率和精度优势。
技术关键词
卷积模块
神经网络设计方法
多层感知机
多任务
脉冲
环境干扰识别
阶段
检测头
时间序列形式
多尺度特征提取
基础
图像像素
智能识别系统
事件流数据
特征提取能力
分支
时序