“龚睿昊”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果13个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]模型量化方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110846406.1有效
发明人：李雨杭;龚睿昊;张琦;余锋伟 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种模型量化方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获得校准数据集；利用全精度模型对所述校准数据集进行处理，获得所述全精度模型中的每个块结构的第一输出数据；利用至少一种量化模型对所述校准数据集进行处理，获得所述至少一种量化模型中的每个块结构的第二输出数据；基于第一量化模型中的第一块结构的第二输出数据，和所述全精度模型中与所述第一块结构对应的第二块结构的第一输出数据，对所述第一块结构的参数进行调整；在所述第二输出数据和所述第一输出数据满足第一预设条件的情况下，基于调整后的所述至少一种量化模型获得模型搜索空间，所述模型搜索空间中包括所述至少一种位宽的块结构。
模型量化方法装置电子设备存储介质

[发明专利]模型量化方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品-CN202111030764.1有效
发明人：李雨杭;沈明珠;马建;任岩;张琦;龚睿昊;余锋伟 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种模型量化方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，其中，所述方法包括：获取待量化的第一网络模型；基于设定的部署配置信息，确定所述第一网络模型中待量化的至少一个处理层以及对每一所述处理层进行量化的量化参数；对所述第一网络模型中的每一所述处理层按照所述量化参数进行量化，得到第二网络模型。本申请实施例中，由于第一网络模型中待量化的处理层以及对每一待量化的处理层进行量化的量化参数是基于设定的部署配置信息确定的，因此，在进行模型量化的过程中充分考虑了部署模型的硬件平台的部署配置信息，从而得到的第二网络模型是在相应的硬件平台上可部署的。
模型量化方法装置设备存储介质计算机程序产品

[发明专利]面向自然语言处理的神经网络模型量化方法和装置-CN202211162125.5有效
发明人：刘祥龙;魏秀颖;龚睿昊;李莹;吕金虎 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向自然语言处理的神经网络模型量化方法和装置。该方法包括如下步骤：针对全精度的预训练语言模型中的LayerNorm结构，进行缩放参数的转移，得到一个等价的浮点预训练语言模型；基于少量数据，使用基于单词的裁剪步骤在浮点预训练语言模型的基础上确定裁剪范围；根据该裁剪范围计算量化步长，得到经过量化的预训练语言模型。利用本发明，可以在没有额外计算开销的情况下，获得量化程度更好的预训练语言模型，从而使所需的计算开销显著降低，特别适合边缘设备对低功耗的需求。
面向自然语言处理神经网络模型量化方法装置

[发明专利]目标检测网络的训练方法、目标检测方法及装置-CN202111327025.9有效
发明人：胡嘉豪;李普;姚勇强;龚睿昊;吴硕 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开提供了一种目标检测网络的训练方法、目标检测方法及装置，所述目标检测网络的训练方法，包括：基于初始检测网络确定第一检测网络和第二检测网络，其中，所述第二检测网络的网络规模高于所述第一检测网络；基于样本数据分别对所述第一检测网络和所述第二检测网络进行训练；基于训练好的所述第一检测网络的输出值，和训练好的所述第二检测网络的输出值，对所述第一检测网络进行蒸馏训练，得到目标检测网络。
目标检测网络训练方法装置

[发明专利]神经网络搜索方法、装置、设备及存储介质-CN202110736272.8有效
发明人：沈明珠;梁丰;龚睿昊;李楚鸣;余锋伟 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F16/953 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种神经网络搜索方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取原始网络结构和原始网络结构的搜索空间；基于原始网络结构和搜索空间，得到包含至少两个子网络的第一超网络；采用共享网络参数以及网络参数的量化间隔的方式，对第一超网络中的至少两个子网络进行量化感知训练，得到已训练的第二超网络集合；第二超网络集合中的至少一种第二超网络是采用至少一种位宽进行量化的；在至少一个第二超网络中进行子网络搜索，得到满足部署条件的子网络。本申请实施例中，可以减少网络搜索的工作量，提高网络搜索的效率以及训练后第二超网络中每一子网络的精度，且可以根据不同的部署条件得到不同的子网络。
神经网络搜索方法装置设备存储介质

[发明专利]模型量化方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202210208524.4在审
发明人：魏秀颖;龚睿昊;李雨杭;刘祥龙;余锋伟 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种模型量化方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，其中，所述方法包括：获取第一网络模型对校准数据集进行处理后第一网络模型中至少一个第一网络子结构的第一输出数据；利用对第一网络模型进行量化后得到的第二网络模型，基于第二网络模型中至少一个第二网络子结构的激活量化标识，对校准数据集进行处理，得到每一第二网络子结构的第二输出数据；针对每一第一网络子结构，基于该第一网络子结构的第一输出数据，和与该第一网络子结构对应的第二网络子结构的第二输出数据，对该第二网络子结构的参数进行调整；在确定满足预设条件的情况下，将调整后的第二网络模型确定为第三网络模型。
模型量化方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]模型架构转换方法、装置、设备及存储介质-CN202111667226.3在审
发明人：王燕飞;龚睿昊;余锋伟;胡健;路少卿 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F8/61 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种模型架构转换方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：获取第一模型架构的初始模型；所述初始模型包括已注册的自定义算子；基于所述第一模型架构的第一算子集合与第二模型架构的第二算子集合之间的映射策略，将所述初始模型转换为所述第二模型架构下的中间模型；所述中间模型包括所述自定义算子对应的中间算子；解析所述中间模型，得到所述中间模型对应的有向无环图；基于所述有向无环图构建第三模型架构的目标模型。
模型架构转换方法装置设备存储介质

[发明专利]模型处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质-CN202111672855.5在审
发明人：刘亮;龚睿昊;王裕淞;王燕飞;余锋伟 -专利权人：成都商汤科技有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开实施例提出了一种模型处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质，该方法包括：获取深度学习模型集合和运行平台集合，其中，采用哈希值作为表征所述深度学习模型集合中每一深度学习模型的标识，所述每一深度学习模型包括网络拓扑结构以及各算子节点的属性信息；所述运行平台集合中的各运行平台是加速库中的每一部署工具部署在硬件集合中每一硬件上形成的；确定所述每一深度学习模型在所述各运行平台上的测速结果；基于每一所述测速结果与对应的深度学习模型和运行平台之间的映射关系，构建数据库。
模型处理方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]神经网络结构的确定方法、装置、设备及存储介质-CN202111618112.X在审
发明人：岳育新;龚睿昊;余锋伟 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种神经网络结构的确定方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：确定与待处理神经网络匹配的参数表示文件；确定所述参数表示文件在预设设备上的运行信息；基于所述运行信息对所述待处理神经网络进行调整，确定与所述预设设备匹配的目标神经网络。
神经网络结构确定方法装置设备存储介质

[发明专利]一种目标跟踪方法、装置、设备及存储介质-CN202111420116.7在审
发明人：王禹程;冯炜韬;胡嘉豪;姚勇强;龚睿昊 -专利权人：浙江商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请提供一种目标跟踪方法、装置、设备及存储介质，其中，获取包括运动对象的第一视频流；基于所述第一视频流的画面内容，确定数据量小于预设数据量阈值的目标网络模型；以及基于所述目标网络模型对所述第一视频流中的所述运动对象进行跟踪，得到所述运动对象的跟踪信息；这样，既能够提高跟踪的准确度，还能够使得该目标网络模型在低功耗、低算力设备上实现多目标跟踪。
一种目标跟踪方法装置设备存储介质

[发明专利]数据蒸馏的方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110994122.7在审
发明人：李雨杭;龚睿昊;沈明珠;余锋伟;路少卿 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据蒸馏的方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：确定至少一批待训练的第一蒸馏数据；确定至少两个预训练模型；基于每一所述预训练模型中的第一统计信息，确定每一批所述第一蒸馏数据在相应预训练模型中的批归一化统计损失；基于每一批所述第一蒸馏数据中每一数据的初始化标签，确定每一批所述第一蒸馏数据在每一所述预训练模型中的目标交叉熵损失；基于每一批所述第一蒸馏数据在每一所述预训练模型中的批归一化统计损失和所述目标交叉熵损失，对每一批所述第一蒸馏数据进行反向传播训练，得到目标蒸馏数据。
数据蒸馏方法装置电子设备存储介质

[发明专利]信息处理方法及装置、电子设备和存储介质-CN201911379345.1在审
发明人：朱锋;龚睿昊;余锋伟;刘祥龙;闫俊杰 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开涉及一种信息处理方法及装置、电子设备和存储介质，其中，所述方法包括：获取第一数据类型的目标信息；基于截断值对所述第一数据类型的目标信息进行数据类型变换，得到第二数据类型的目标信息；其中，所述第二数据类型的数据精度小于所述第一数据类型，所述截断值与所述数据类型变换产生的变换误差相关；基于所述第二数据类型的目标信息，得到深度学习网络的至少一个网络层的处理结果。
信息处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]神经网络的训练方法、卷积计算的加速方法、装置及设备-CN201910741656.1在审
发明人： 龚睿昊;余锋伟;姜圣虎;胡鹏;刘祥龙 -专利权人：上海商汤临港智能科技有限公司
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：公开了一种神经网络的训练方法、卷积计算的加速方法、装置及设备。该方法包括：通过软量化函数对所述神经网络中每一层的待处理数据进行量化处理，得到量化数据；根据所述量化数据获得网络输出值，并根据所述网络输出值得到网络损失；基于所述网络损失更新所述软量化函数的量化参数以及所述神经网络的权重参数。
神经网络装置及设备卷积计算量化数据网络输出量化待处理数据量化参数量化处理权重参数网络更新

1
共 13 条