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摘要
本发明提供了一种堆叠宽度学习系统的边缘计算方法、装置、介质和设备；其中方法包括如下步骤：采集待识别样本图像；对待识别样本图像进行预处理；将预处理后的待识别样本图像分别与各个数据库存储图像组成样本对；将样本对输入到堆叠宽度孪生网络中；堆叠宽度孪生网络包含两个具有相同权重和网络结构的子网络；两个子网络分别一对一地对样本对中的待识别样本图像和数据库存储图像进行处理得出两路输出特征向量,进行相似度度量,判断待识别样本图像和数据库存储图像是否为同一类别,从而得出识别结果。该方法能够在确保准确度的情况下有效降低训练时间和内存资源开销。
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