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MULTI-STAGE NETWORK FOR TASK-ORIENTED DEEP NEURONAL NETWORK

机译:面向任务的深层神经网络的多阶段网络

摘要

This disclosure provides a multi-level network for a task-oriented deep neural network. A method for controlling an autonomous vehicle is disclosed. The method may include receiving image data. The image data can be logistically classified as belonging to a situation from a multiplicity of situations by a first neural network. Based on this logistic classification, the image data can be assigned to a second neural network that is specially trained to deal with a situation. The second neural network can perform a regression of the image data. The vehicle can then be controlled using a command based on the regression.
机译:本公开提供了用于面向任务的深度神经网络的多层网络。公开了一种用于控制自动驾驶车辆的方法。该方法可以包括接收图像数据。图像数据可以通过第一神经网络在逻辑上被分类为属于多种情况。基于这种逻辑分类,可以将图像数据分配给第二个神经网络,该神经网络经过专门培训以应对情况。第二神经网络可以执行图像数据的回归。然后可以使用基于回归的命令来控制车辆。

著录项

  • 公开/公告号DE102019123746A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-03-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FORD GLOBAL TECHNOLOGIES LLC;

    申请/专利号DE201910123746

  • 发明设计人 FRANCOIS CHARETTE;JOSE SOLOMON;

    申请日2019-09-04

  • 分类号B60W50;

  • 国家 DE

  • 入库时间 2022-08-21 11:01:19

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