面向工业边缘场景异构卷积神经网络的多目标解析方法

本发明公开了面向工业边缘场景异构卷积神经网络的多目标解析方法。该方法包括：获取多个目标任务，其中，不同目标任务采用不同卷积神经网络模型进行处理；当每一目标任务从终端设备卸载到边缘服务器时，将不同卷积神经网络模型通过分组层粒度划分和优化器搜索进行处理，使不同卷积神经网络模型的可分割层数相等，其中，每一目标任务对应一个终端设备和一个边缘服务器。本发明解决了现有的技术解析异构CNN推理任务寻找最佳卸载方案时，通过频繁地初始化来应对搜索空间和分割层之间关系的动态，每个模型量身定制解析策略会造成计算资源的浪费和模型间相关性的损失的技术问题。