信息技术 视觉特征编码 第3部分：深度学习特征TAI 127.3-2024.pdf

《信息技术 视觉特征编码 第3部分：深度学习特征》描述了深度学习在图像特征编码中的标准化技术框架与实现方式。文件详细界定了从深度神经网络模型中提取的视觉特征如何被高效表示和压缩，旨在提升计算机视觉系统性能并支持广泛应用场景中的数据处理需求。文档阐述了一系列运算符如算术、逻辑、关系及位操作，它们在解析过程中的应用对构建位流语法具有重要作用。第4章节概述性介绍了这些运算符及其具体定义，第5章节则聚焦于编码语法语义，提供了详细的解释以保证深度特征信息能在解码阶段准确恢复，确保数据完整无失真。文档特别指出哈希学习编码、乘积量化等流程，在深度学习特征的处理过程中起到关键性作用，并探讨长度可调整特征编码这一重要特性，使得编码灵活性大幅增强，能够更好地适应各种应用场景要求。两个资料性和规范性附录分别补充说明了哈希编码检索过程及哈希学习和乘积量化训练方法，为理解深度特征编解码提供理论支撑。

《信息技术 视觉特征编码 第3部分：深度学习特征》适用于机器学习工程师、数据科学家及计算机视觉研究人员。其主要针对涉及图像识别、内容检索等领域的企业机构或科研单位，在设计实施高效可靠的图像特征压缩方案时，提供了一套完整的理论指南和技术参照体系。本文件特别适合需要处理大量图片资料并在其中进行精确检索操作的系统开发者参考使用，比如智能安防监控、自动驾驶车辆感知层优化、社交媒体平台视觉元素分类以及在线零售商品推荐引擎等业务范畴，通过运用文书中介绍的技术手段提高运算效率并降低成本开销。