深度学习模型部署面对不支持算子的解决方法和装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311837250.6

申请日：

2023-12-28

公开(公告)号：

CN117933324A

公开(公告)日：

2024-04-26

发明(设计)人：

余凯潘柏宇

申请人：

深圳市优必选科技股份有限公司

申请人地址：

518000 广东省深圳市南山区桃源街道长源社区学苑大道1001号南山智园C1栋2201

IPC主分类号：

G06N3/063

IPC分类号：

代理机构：

深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414

代理人：

杨小龙

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

广东省深圳市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-05-14	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/063申请日:20231228
2024-04-26	公开	公开

共 50 条

[1]

深度学习模型的部署方法、装置和系统 [P].

任俊松 ;

侯晓龙 .

中国专利 :CN110928553B ,2024-09-13

[2]

深度学习模型的部署方法、装置和系统 [P].

任俊松 ;

侯晓龙 .

中国专利 :CN110928553A ,2020-03-27

[3]

深度学习模型的部署方法、装置、电子设备和存储介质 [P].

陈晓宇 ;

张亮伙 ;

阮世珉 ;

吴拓邦 ;

施恩 ;

谢永康 .

中国专利 :CN111767059A ,2020-10-13

[4]

深度学习模型部署方法和装置 [P].

袁孝宇 ;

陈建平 ;

曾炜 .

中国专利 :CN116739040B ,2025-12-09

[5]

深度学习模型的模型训练方法、装置、设备及存储介质 [P].

黄永锋 .

中国专利 :CN114492649B ,2024-10-29

[6]

深度学习模型的模型训练方法、装置、设备及存储介质 [P].

黄永锋 .

中国专利 :CN114492649A ,2022-05-13

[7]

图像处理方法、深度学习模型的训练方法和装置 [P].

陈子亮 .

中国专利 :CN116665002B ,2024-02-27

[8]

深度学习模型的训练方法、对象识别方法和装置 [P].

于越 .

中国专利 :CN114764874A ,2022-07-19

[9]

深度学习模型的训练方法、对象识别方法和装置 [P].

叶晓青 ;

孙昊 .

中国专利 :CN114677566A ,2022-06-28

[10]

深度学习模型的训练方法、图像处理方法、装置和设备 [P].

沈智勇 ;

赵一麟 ;

陆勤 ;

龚建 .

中国专利 :CN116758373B ,2025-11-04

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