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[发明专利]倾斜摄影模型展示方法、装置和电子设备-CN202310143072.0在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：北京清格科技有限公司
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F9/451 文献下载
摘要：本公开实施例公开了的倾斜摄影模型展示方法、装置和电子设备，当检测到针对目标倾斜摄影模型的第一展示指令之后，则可以基于当前图形处理器的状态信息，确定针对目标倾斜摄影模型的压缩方式，并可以在三维空间内构建视体锥，以及将目标倾斜摄影模型划分为至少一个子模型；然后即可基于构建的视体锥从目标倾斜摄影模型对应的至少一个子模型中确定目标子模型，并利用确定的压缩方式对目标子模型进行压缩，以及，展示压缩之后的目标子模型。这样，也就可以节约加载目标倾斜摄影模型时所需要的计算资源，也就使得目标倾斜摄影模型的展示过程更加流畅。
倾斜摄影模型展示方法装置电子设备

[发明专利]GM制冷机压缩机单元的模型构建方法及检测装置-CN201610567438.7有效
发明人：刘东立;甘智华;姚玉芳;王建军;王舜浩 -专利权人：浙江大学
申请日： 2016-07-15 - 公布日： 2018-06-26 - 主分类号： F04B51/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种GM制冷机压缩机单元的模型构建方法，包括：在不同GM制冷机压缩机单元吸排气压力下，测试待检测GM制冷机压缩机单元的质量流量、吸排气压力与消耗电功，得到GM制冷机压缩机单元的体积流量与压比的函数关系式，以及效率与压比的函数关系式；求取GM制冷机压缩机单元的高压容积和低压容积，完成GM制冷机压缩机单元的模型参数的确定。本发明将基于实际测得的压缩机数据，分析拟合得到压缩机的流量、效率和体积分布等特性，以组成压缩机的模型，用于模拟压缩机在不同工况下的性能；在该压缩机的模型基础上，可对GM型制冷机的冷头进行优化设计，构建的模型更能反映实际制冷机的性能
压缩机单元压缩机函数关系式模型构建吸排气压比压缩机数据检测装置模型参数模型基础体积分布体积流量优化设计质量流量制冷机电功构建冷头拟合测试消耗检测分析

[发明专利]图像压缩方法及相关装置-CN201711289667.8有效
发明人：不公告发明人 -专利权人：上海寒武纪信息科技有限公司
申请日： 2017-12-07 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像压缩方法，包括：获取第一分辨率的原始图像，基于目标模型对所述原始图像进行压缩得到第二分辨率的压缩图像，基于识别神经网络模型对所述压缩图像进行识别得到参考标签信息，根据所述目标标签信息与所述参考标签信息获取损失函数，在所述损失函数收敛于第一阈值或所述压缩神经网络当前的训练次数大于或等于第二阈值时，获取所述第一分辨率的目标原始图像，将所述目标模型作为所述压缩神经网络训练完成时对应的压缩神经网络模型，基于所述压缩神经网络模型对所述目标原始图像进行压缩，得到所述第二分辨率的目标压缩图像。本申请实施例，可提高图像压缩的有效性和识别的准确率。
图像压缩方法相关装置

[发明专利]深度神经网络模型的压缩方法及装置、终端、存储介质-CN201710265877.7在审
发明人：林福辉;赵晓辉 -专利权人：展讯通信（上海）有限公司
申请日： 2017-04-21 - 公布日： 2018-11-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种深度神经网络模型的压缩方法及装置、终端、存储介质，所述深度神经网络模型的压缩方法包括：获取已训练的深度神经网络模型；基于所获取的所述深度神经网络模型中精简单元的贡献度的信息，对所述深度神经网络模型进行精简，直至精简后的深度神经网络模型满足预设的精度需求。上述的方案，可以在对深度神经网络模型压缩时兼顾深度神经网络模型的精度及有效性。
神经网络模型压缩方法及装置存储介质终端精度需求压缩贡献度预设

[发明专利]深度学习模型的压缩方法、装置及设备-CN202010392557.X在审
发明人：周泓;郑楷;杨诚 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供一种深度学习模型的压缩方法、装置及设备。该方法包括：通过预设的训练数据，对深度学习模型进行训练，计算训练后的深度学习模型中各滤波器的全局重要性，根据各滤波器的全局重要性，对深度学习模型进行滤波器裁剪，确定裁剪后的深度学习模型是否满足预设的目标模型规模，若满足，则得到压缩好的深度学习模型。本公开的方法，提高了深度学习模型的压缩效果。
深度学习模型压缩方法装置设备

[发明专利]模型压缩方法、图像处理方法及相关装置-CN201911421331.1在审
发明人：董振;黄明杨;刘春晓;林晓慧;石建萍 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种模型压缩、图像处理方法方法及相关装置，所述模型压缩方法包括：根据待训练数据的特征参数，确定出第一参数集合；根据所述第一参数集合对初始训练模型进行调整，得到参考训练模型，所述参考训练模型的运算量小于所述初始训练模型；获取第二参数集合；根据所述第二参数集合对所述参考训练模型进行压缩，得到目标训练模型，所述目标训练模型的精度与所述参考训练模型的精度属于预设精度范围，能够提网络模型应用时的适用性。
模型压缩方法图像处理相关装置

[发明专利]压缩图像修复方法及装置、电子设备和存储介质-CN202111565590.9在审
发明人：许通达;袁涛;邵一璠;王岩;秦红伟 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种压缩图像修复方法及装置、电子设备和存储介质，通过预设的非盲修复算法对压缩图像进行修复得到预修复图像，再将压缩图像输入训练得到的损失检测模型中得到对应的损失分布图像。根据压缩图像、预修复图像和损失分布图像确定原始图像。其中，损失检测模型训练过程中，输入样本为压缩视频帧，标注样本根据对应压缩视频帧与原始视频帧的残差视频帧确定。本公开通过训练得到的损失检测模型直接压缩图像进行损失标定，再通过模型输出的损失对初步修复后的图像进行修正，提升了压缩图像的修复质量。同时，本公开通过一个损失检测模型即可实现不同的压缩图像进行损失标定，减少了存储和传输成本。
压缩图像修复方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种算法模型车机端部署方法和工具-CN202310258430.2在审
发明人：郭道一;王红余;杨默然 -专利权人：奇瑞新能源汽车股份有限公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F8/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种算法模型车机端部署方法和工具。包括：将存储为二进制变长编码格式的算法模型进行压缩，得到压缩后的算法模型；对压缩后的算法模型进行检测，当检测通过时，将压缩后的算法模型部署在车机端。本发明仅用现有工具就可以实现模型在车机端的部署，将压缩后的二进制变长编码格式的算法模型部署在车机端，实现端到端的预测输出，部署过程高效方便，不需要专业部署框架，避免了对现有专业部署框架的诸多依赖，避免了专业部署框架较繁琐的环境配置过程
一种算法模型车部署方法工具

[发明专利]数据压缩方法、装置、设备以及计算机存储介质-CN202211446471.6在审
发明人：吴得全 -专利权人：中移（苏州）软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F16/174 文献下载
摘要：本发明实施例涉及数据压缩技术领域，公开了一种数据压缩方法，该方法包括：对原始数据进行降维处理，得到待压缩数据；将待压缩数据输入预设的压缩模型，得到压缩后数据；其中，压缩模型根据在线学习型强化学习算法训练得到；在根据在线学习型强化学习算法训练时，压缩模型基于压缩策略对训练样本执行压缩动作，并根据压缩动作获得的动作奖励对压缩策略进行迭代式优化，以使得动作奖励的累计值最大。通过上述方式，本发明实施例提高了数据压缩的准确率。
数据压缩方法装置设备以及计算机存储介质

[发明专利]神经网络模型压缩方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110210314.4有效
发明人：刘俊杰;柴振华;李圣喜 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络模型压缩方法、装置、电子设备及可读存储介质。其中，该方法包括：将待压缩神经网络输入至预先训练完成的压缩模型，其中，压缩模型包括通道剪枝模块以及自蒸馏量化模块；通过通道剪枝模块对待压缩神经网络进行通道剪枝操作，以得到第一输出；通过自蒸馏量化模块对第一输出进行自蒸馏量化操作本发明解决了相关技术中压缩后的神经网络模型产生较大的精度损失的技术问题。
神经网络模型压缩方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]神经网络模型压缩方法、装置、存储介质和电子设备-CN201710671900.2在审
发明人：王飞 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2017-08-08 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种神经网络模型压缩方法、装置、存储介质和电子设备。该方法包括：获取第一神经网络模型；保持或增大所述第一神经网络模型的深度并压缩所述第一神经网络模型的至少一网络层的至少一网络参数，得到第二神经网络模型；基于样本数据集并至少根据所述第一神经网络模型的输出训练所述第二神经网络模型从而，可训练获得特征提取能力强、性能与未经压缩神经网络模型相当的压缩后的神经网络模型，并且该训练方法具有通用性，适用于实现任何功能的神经网络模型。
神经网络模型压缩存储介质电子设备特征提取网络参数样本数据可训练能力强网络层输出

[发明专利]一种神经网络模型压缩方法、系统、装置及可读存储介质-CN201711465541.1在审
发明人：谢启凯;吴韶华 -专利权人：郑州云海信息技术有限公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络模型压缩方法、系统、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括利用神经网络裁剪方法对待裁剪神经网络模型进行裁剪得到待量化神经网络模型；利用INQ算法对所述待量化神经网络模型进行量化得到待存储神经网络模型；采用压缩格式存储所述待存储神经网络模型。由此可见，本发明实施例提供的一种神经网络模型压缩方法，通过对神经网络模型进行裁剪，同时裁剪过后对其采用INQ算法进行量化，在有效的保证压缩后的模型精度没有损失的情况下，可以减小模型尺寸，因此可以解决耗费资源过多的问题
神经网络模型裁剪量化压缩存储算法计算机可读存储介质可读存储介质神经网络压缩格式减小保证

[发明专利]网络模型压缩方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211020186.8在审
发明人：肖宛昂;周维新 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供一种网络模型压缩方法、装置、电子设备及存储介质，其中网络模型压缩方法，包括：获取待压缩网络模型的初始权重参数和初始偏置参数；基于初始权重参数和初始偏置参数，确定目标推理模型，目标推理模型用于推理待压缩网络模型中不同的门在不同时刻的状态；对目标推理模型进行预设门的裁剪，并确定裁剪所得模型的目标权重参数和目标偏置参数；基于目标权重参数和目标偏置参数，确定目标网络模型。使用本发明方法不仅避免了引入稀疏矩阵所导致的加大模型参数量和计算量，以及存储难度加大的弊端，而且也实现了减少计算量与提高推断速度的目的。
网络模型压缩方法装置电子设备存储介质

[发明专利]循环气压缩机模型级及其设计方法-CN200910300165.X有效
发明人：许敏;刘长胜;王学军;戴继双;王锐;孙玉莹 -专利权人：沈阳鼓风机集团有限公司
申请日： 2009-01-13 - 公布日： 2010-07-14 - 主分类号： F04D29/42 文献下载
摘要：本发明属于离心式压缩机用模型级，具体为一种循环气模型级及其设计方法，适用于所有聚乙烯、聚丙烯装置用循环气压缩机产品的模化设计，也可应用于相近参数的其它装置用离心压缩机产品的模化设计。该模型级包括半开式三元流动叶轮及叶片扩压器，按照相似模化理论进行离心压缩机的模化设计，可为不同规模的聚乙、丙烯装置用循环气压缩机的相似模化设计提供模型级。该模型级为：机器马赫数Mu2＝0.5，流量系数Φ1＝0.152，能头系数τ＝0.54，多变效率ηpol＝0.82～0.84的模型级。采用本发明的大流量系数模型级，使聚乙、丙烯装置用循环气压缩机以及参数相近的其它装置用离心压缩机避免采用复杂的双吸入结构，并具有较高的运行效率和工况范围。
循环压缩机模型及其设计方法

[发明专利]电子装置及其控制方法-CN201980017219.3有效
发明人：李炫承;金东炫;文永秀;安泰庆;金胤植;朴宰佑;苏载雄;赵南翊;安秉龙 -专利权人：三星电子株式会社;首尔大学校产学协力团
申请日： 2019-02-14 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： H04N19/85 文献下载
摘要：该电子装置包括：存储装置，被配置为存储被配置为从多个压缩率当中确定应用于图像块的压缩率的压缩率网络模型，以及被配置为针对多个压缩率中的每一个去除压缩噪声的多个压缩噪声去除网络模型。压缩率网络模型可以通过经第一人工智能算法学习对应于多个压缩率中的每一个的多个恢复图像块的图像特性来获得。
电子装置及其控制方法