[发明专利]一种图像处理方法、装置及设备有效
| 申请号： | 201910760134.6 | 申请日： | 2019-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN110533165B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 梁玲燕;董刚;赵雅倩;曹其春;刘海威;杨宏斌 | 申请（专利权）人： | 浪潮电子信息产业股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/10 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 薛娇 |
| 地址： | 250101 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图像处理方法，由于本发明中对于通过饱和映射法得到的第一量化阈值以及通过非饱和映射法得到的第二量化阈值进行了加权计算，相当于对两个量化阈值进行了融合，得到的最佳量化阈值可以适用于大多数的激活输出层，因此也就能够更加有效的保留激活输出层的有效信息，并用于后续的图像处理工作，提高了量化后的深度神经网络在低位宽硬件平台上，进行推理计算的精度。本发明还公开了一种图像处理装置及设备，具有如上图像处理方法相同的有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图像 处理 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n根据由预选图片组成的标定数据集，采用饱和映射法计算出深度神经网络的网络模型中激活输出层的第一量化阈值；/n根据所述标定数据集，采用非饱和映射法计算出所述激活输出层的第二量化阈值；/n根据所述第一量化阈值以及所述第二量化阈值加权计算得到最佳量化阈值；/n根据所述最佳量化阈值对所述网络模型进行量化；/n将量化后的所述神经网络部署到硬件端并对待处理图片进行处理。/n
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