基于卷积神经网络模型的图像处理方法和装置

发明专利有效专利

申请号：
CN201810250867.0
IPC分类号：G06N3/04;G06T3/40
申请日期：
2018-03-26
申请人：
华为技术有限公司

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著录项信息

专利名称	基于卷积神经网络模型的图像处理方法和装置
申请号	CN201810250867.0	申请日期	2018-03-26
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-10-22	公开/公告号	CN110363279A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/04 体系结构，例如，互连拓扑〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;T;3;/;4;0查看分类表>
申请人	华为技术有限公司	申请人地址	广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华为技术有限公司	当前权利人	华为技术有限公司
发明人	胡慧
代理机构	北京龙双利达知识产权代理有限公司	代理人	时林;毛威

摘要

本申请提供了一种基于卷积神经网络模型的图像处理方法和装置。该方法包括：获取神经网络层对应的第一权重参数集，第一权重参数集中包括N1个第一权重参数，其中，N1为大于或等于1的整数；分别计算N1个第一权重参数与第一数值m的比值，得到N1个第二权重参数，其中|Wmax|≤m≤2|Wmax|，Wmax为第一权重参数集中绝对值最大的权重参数；将N1个第二权重参数分别量化成至少两个2的Q次方的和，得到N1个第三权重参数，其中，Q≤0，且Q为整数；获取待处理图像；根据N1个第三权重参数对待处理图像进行处理，以得到输出图像。本申请能够降低权重量化带来的误差，从而减小精度损失。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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