[发明专利]基于语义分割神经网络模型的任意比特量化方法及设备有效
| 申请号： | 202110756609.1 | 申请日： | 2021-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN113487014B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 谭黎敏;崔卫东;赵钊 | 申请（专利权）人： | 上海西井信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 上海隆天律师事务所 31282 | 代理人： | 潘一诺 |
| 地址： | 200050 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于语义分割神经网络模型的任意比特量化方法及设备。基于语义分割神经网络模型的任意比特量化方法，包括：于预训练的语义分割浮点网络模型的设置多个伪量化节点，所述伪量化节点用于采集量化信息，所述预训练的语义分割浮点网络模型的输入、各层输入以及权重以浮点数表示；对设置后的语义分割浮点网络模型进行量化感知训练；将所述语义分割浮点网络模型转化为语义分割定点网络模型，所述语义分割定点网络模型的输入、各层输入以及权重以指定比特的定点数表示。本发明对模型进行量化，使得模型在推理时使用指定比特的定点数进行计算，能够更好的适配到嵌入式和FPGA平台上的同时，保证运算速度且提高模型的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 语义 分割 神经网络 模型 任意 比特 量化 方法 设备 | ||
【主权项】：
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