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申请/专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
摘要：本申请提供一种任务处理方法及装置，该方法包括：获取待处理对象；将所述待处理对象输入用于任务处理的深度卷积神经网络；对于所述深度卷积神经网络的任一卷积层，利用第一目标卷积计算方法对输入特征进行卷积计算；其中，所述第一目标卷积计算方法为依据该卷积层的卷积规格，利用预先训练的机器学习模型确定的该卷积规格下耗时最少的卷积计算方法；依据所述深度卷积神经网络的输出，确定任务处理结果。该方法可以提高利用深度卷积神经网络进行任务处理的效率。
主权项：1.一种任务处理方法，其特征在于，包括：获取待处理对象；将所述待处理对象输入用于任务处理的深度卷积神经网络；对于所述深度卷积神经网络的任一卷积层，利用第一目标卷积计算方法对输入特征进行卷积计算；其中，所述第一目标卷积计算方法为依据该卷积层的卷积规格，利用预先训练的机器学习模型确定的该卷积规格下耗时最少的卷积计算方法；依据所述深度卷积神经网络的输出，确定任务处理结果。
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权利要求：
百度查询： 杭州海康威视数字技术股份有限公司 任务处理方法及装置
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