信息技術 視覺特征編碼 第3部分：深度學習特征TAI 127.3-2024.pdf

《信息技術 視覺特征編碼 第3部分：深度學習特征》描述了深度學習在圖像特征編碼中的標準化技術框架與實現方式。文件詳細界定了從深度神經網絡模型中提取的視覺特征如何被高效表示和壓縮，旨在提升計算機視覺系統性能并支持廣泛應用場景中的數據處理需求。文檔闡述了一系列運算符如算術、邏輯、關系及位操作，它們在解析過程中的應用對構建位流語法具有重要作用。第4章節概述性介紹了這些運算符及其具體定義，第5章節則聚焦于編碼語法語義，提供了詳細的解釋以保證深度特征信息能在解碼階段準確恢復，確保數據完整無失真。文檔特別指出哈希學習編碼、乘積量化等流程，在深度學習特征的處理過程中起到關鍵性作用，并探討長度可調整特征編碼這一重要特性，使得編碼靈活性大幅增強，能夠更好地適應各種應用場景要求。兩個資料性和規范性附錄分別補充說明了哈希編碼檢索過程及哈希學習和乘積量化訓練方法，為理解深度特征編解碼提供理論支撐。

《信息技術 視覺特征編碼 第3部分：深度學習特征》適用于機器學習工程師、數據科學家及計算機視覺研究人員。其主要針對涉及圖像識別、內容檢索等領域的企業機構或科研單位，在設計實施高效可靠的圖像特征壓縮方案時，提供了一套完整的理論指南和技術參照體系。本文件特別適合需要處理大量圖片資料并在其中進行精確檢索操作的系統開發者參考使用，比如智能安防監控、自動駕駛車輛感知層優化、社交媒體平臺視覺元素分類以及在線零售商品推薦引擎等業務范疇，通過運用文書中介紹的技術手段提高運算效率并降低成本開銷。