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[发明专利]一种量化策略的检测方法、装置、设备及存储介质-CN202310724137.0在审
发明人：冯晓泉;李健;张刘;欧格良;涂诚孟 -专利权人：富途网络科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种量化策略的检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：响应于任一量化策略的检测指令，获取所述量化策略对应的量化策略代码和已构建的量化接口配置信息；将所述量化策略代码转化为抽象语法树；利用所述量化接口配置信息对所述抽象语法树进行静态语义检测，得到对应的量化策略报错信息本申请实施例提供的技术方案，可以实现量化策略在实际运行前的静态语义检测，有效避免量化策略在运行过程中的报错，提升量化策略检测的全面性和及时性，从而确保量化策略检测的准确性。
一种量化策略检测方法装置设备存储介质

[发明专利]使用量化矩阵的视频编解码方法-CN201810756616.X有效
发明人：林成昶;金晖容;李镇浩;崔振秀;金镇雄 -专利权人：韩国电子通信研究院
申请日： 2013-01-21 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： H04N19/126 文献下载
摘要：该视频编码方法包括：确定在量化中要使用的量化矩阵；确定量化矩阵的预测方案；和根据量化矩阵的预测方案来编码关于该量化矩阵的信息，其中所述量化矩阵的预测方案是量化矩阵中的系数之间的预测方案和量化矩阵拷贝方案中的任一个，其中当所述量化矩阵的预测方案是量化矩阵拷贝方案时，所述关于该量化矩阵的信息包括标识信息，其中所述量化矩阵具有4×4、8×8、16×16或32×32的尺寸。
使用量化矩阵视频解码方法

[发明专利]图像编码设备-CN201810275394.X有效
发明人：志摩真悟 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2012-10-23 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： H04N19/129 文献下载
摘要：一种图像编码设备，其包括：块分割部件，用于将输入图像分割成多个块；预测部件，用于基于已编码的像素来进行预测，以生成预测误差；变换部件，用于对所述预测误差进行正交变换，以生成变换系数；量化矩阵生成部件，用于生成对所述变换系数进行量化所使用的量化矩阵；量化矩阵编码部件，用于通过扫描所述量化矩阵来计算差值，并且对所述差值进行编码；量化部件，用于通过使用所述量化矩阵对所生成的所述变换系数进行量化，来生成量化系数；以及系数编码部件，用于对所述量化系数进行编码，其中，所述量化矩阵编码部件以单方向的方式扫描所述量化矩阵的系数，以计算所述差值。
图像编码设备

[发明专利]图像编码设备-CN201810275333.3有效
发明人：志摩真悟 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2012-10-23 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： H04N19/129 文献下载
摘要：一种图像编码设备，其包括：块分割部件，用于将输入图像分割成多个块；预测部件，用于基于已编码的像素来进行预测，以生成预测误差；变换部件，用于对所述预测误差进行正交变换，以生成变换系数；量化矩阵生成部件，用于生成对所述变换系数进行量化所使用的量化矩阵；量化矩阵编码部件，用于通过扫描所述量化矩阵来计算差值，并且对所述差值进行编码；量化部件，用于通过使用所述量化矩阵对所生成的所述变换系数进行量化，来生成量化系数；以及系数编码部件，用于对所述量化系数进行编码，其中，所述量化矩阵编码部件以单方向的方式扫描所述量化矩阵的系数，以计算所述差值。
图像编码设备

[发明专利]图像编码设备-CN201810275332.9有效
发明人：志摩真悟 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2012-10-23 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： H04N19/126 文献下载
摘要：一种图像编码设备，其包括：块分割部件，用于将输入图像分割成多个块；预测部件，用于基于已编码的像素来进行预测，以生成预测误差；变换部件，用于对所述预测误差进行正交变换，以生成变换系数；量化矩阵生成部件，用于生成对所述变换系数进行量化所使用的量化矩阵；量化矩阵编码部件，用于通过扫描所述量化矩阵来计算差值，并且对所述差值进行编码；量化部件，用于通过使用所述量化矩阵对所生成的所述变换系数进行量化，来生成量化系数；以及系数编码部件，用于对所述量化系数进行编码，其中，所述量化矩阵编码部件以单方向的方式扫描所述量化矩阵的系数，以计算所述差值。
图像编码设备

[发明专利]图像编码设备-CN201810275331.4有效
发明人：志摩真悟 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2012-10-23 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： H04N19/129 文献下载
摘要：一种图像编码设备，其包括：块分割部件，用于将输入图像分割成多个块；预测部件，用于基于已编码的像素来进行预测，以生成预测误差；变换部件，用于对所述预测误差进行正交变换，以生成变换系数；量化矩阵生成部件，用于生成对所述变换系数进行量化所使用的量化矩阵；量化矩阵编码部件，用于通过扫描所述量化矩阵来计算差值，并且对所述差值进行编码；量化部件，用于通过使用所述量化矩阵对所生成的所述变换系数进行量化，来生成量化系数；以及系数编码部件，用于对所述量化系数进行编码，其中，所述量化矩阵编码部件以单方向的方式扫描所述量化矩阵的系数，以计算所述差值。
图像编码设备

[发明专利]编码设备、编码方法、解码设备和解码方法-CN201280054789.8有效
发明人：志摩真悟 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2012-10-23 - 公布日： 2018-04-10 - 主分类号： H04N19/503 文献下载
摘要：一种图像编码设备，其包括块分割部件，用于将输入图像分割成多个块；预测部件，用于基于已编码的像素来进行预测，以生成预测误差；变换部件，用于对所述预测误差进行正交变换，以生成变换系数；量化矩阵生成部件，用于生成对所述变换系数进行量化所使用的量化矩阵；量化矩阵编码部件，用于通过扫描所述量化矩阵来计算差值，并且对所述差值进行编码；量化部件，用于通过使用所述量化矩阵对所生成的所述变换系数进行量化，来生成量化系数；以及系数编码部件，用于对所述量化系数进行编码，其中，所述量化矩阵编码部件以单方向的方式扫描所述量化矩阵的系数，以计算所述差值。
图像编码设备方法解码存储介质

[发明专利]一种基于参数范数的神经网络量化方法-CN201810387893.8在审
发明人：田永鸿;燕肇一;史业民;王耀威 -专利权人：北京大学
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于参数范数的神经网络量化方法，该方法包括：对于给定的预训练神经网络参数模型，通过对所需量化层的参数的取值进行统计，划分量化中心；根据所选择的量化中心，计算每个相应量化层的参数的量化损失；将量化损失与神经网络训练参数模型的分类误差损失相加，作为总损失，并进行反向传播优化，同时量化中心也在优化时进行更新；待训练结束，根据量化中心对相应层进行量化操作，得到量化后的压缩模型。本发明提供的方法能够划分权重中心，并通过施加简单的量化损失，使用与传统方法相同的优化器，对神经网络模型进行量化，从而得到原始模型的压缩模型，减小网络存储体积与运算复杂性。
量化参数模型神经网络量化层范数神经网络模型神经网络训练训练神经网络压缩反向传播分类误差网络存储原始模型优化器与运算减小权重相加优化施加更新统计

[发明专利]图像解码方法、图像处理设备及非暂态计算机可读介质-CN201910962897.9在审
发明人：近藤健治 -专利权人：索尼公司
申请日： 2012-01-12 - 公布日： 2020-02-25 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：该图像解码方法包括：如果与当前块左侧相邻的块的量化参数和与当前块上方相邻的块的量化参数能够被使用，则获得从与左侧相邻的块的量化参数和与上方相邻的块的量化参数的平均值得到的预测量化参数；如果与左侧相邻的块的量化参数和与上方相邻的块的量化参数不能够被使用，则获得从片的量化参数的初始值得到的预测量化参数；以及根据预测量化参数和从比特流获得的预测量化参数与当前块的量化参数之间的差生成当前块的量化参数。
图像解码方法处理设备非暂态计算机可读介质

[发明专利]一种深度学习模型推理方法、系统、设备及计算机介质-CN202111675314.8在审
发明人：徐天赐;景璐 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种深度学习模型推理方法、系统、设备及计算机介质，确定目标深度学习模型中各通道的通道量化参数；根据目标深度学习模型中通道与模型分支间的关系，基于通道量化参数确定模型分支的分支量化参数；基于分支量化参数对目标深度学习模型进行量化，得到量化后深度学习模型；基于量化后深度学习模型进行推理，得到推理结果。本申请中，确定了目标深度学习模组中各个通道的通道量化参数，实现了细粒度的量化参数确定，并基于通道量化参数确定模型分支的分支量化参数，基于量化后深度学习模型进行推理，得到推理结果，实现了基于细粒度的通道量化参数进行深度学习模型推理
一种深度学习模型推理方法系统设备计算机介质

[发明专利]神经网络量化、处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210911217.2在审
发明人：张卓翼 -专利权人：上海阵量智能科技有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络量化、处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待量化神经网络；针对所述待量化神经网络中任一待量化的网络处理层，基于所述待量化的网络处理层的特征数据和量化误差表达式，确定所述待量化的网络处理层的特征数据对应的目标分段点；其中，所述量化误差表达式用于确定所述特征数据和所述特征数据对应的量化后数据之间的误差；以便在所述待量化神经网络的推理过程中，基于所述待量化的网络处理层对应的所述目标分段点，对所述待量化神经网络中所述网络处理层的运算特征数据进行量化处理
神经网络量化处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]神经网络模型量化方法及装置、存储介质及电子设备-CN202211539211.3在审
发明人：陈腊梅 -专利权人： OPPO（重庆）智能科技有限公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开涉及模型量化技术领域，具体涉及一种神经网络模型量化方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，该方法包括：获取待量化神经网络模型和训练数据；利用训练数据对待量化神经网络模型进行预设数次的量化感知迭代训练；获取初始量化参数，并利用第一次至第N次迭代训练得到的量化参数更新初始量化参数；在每次迭代后根据初始量化参数更新待量化神经网络模型权重，以得到目标神经网络模型；其中，N为大于或等于2且小于或等于预设次数的正整数本公开实施例的技术方案提升模型量化方法的精度，克服了量化过程中模型精度损失较大的问题，同时提升了量化效率。
神经网络模型量化方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种低功耗芯片及其数据处理方法、存储介质-CN202310099803.6在审
发明人：周旭亚;陈波扬 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V10/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种低功耗芯片及其数据处理方法、存储介质，该方法包括：根据区块图像的第一量化因子、区块图像的权重矩阵的第二量化因子，以及区块图像对应的偏置量，评估偏置量被量化后是否会发生溢出；若确定偏置量被量化后会发生溢出，则对第一量化因子和第二量化因子中的至少一个进行修正；用修正后的量化因子和其余未修正的量化因子对区块图像、权重矩阵及偏置量进行量化；用定点运算器对量化后的区块图像、量化后的权重矩阵、量化后的偏置量进行对应网络层的定点运算，获得定点运算结果；对定点运算结果进行反量化运算，获得区块图像的区块特征。
一种功耗芯片及其数据处理方法存储介质

[发明专利]解码装置和解码方法-CN201610520974.1有效
发明人：徐俊 -专利权人：索尼公司
申请日： 2012-05-24 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：解码装置包括：解码单元，所述解码单元用于从将用于指示量化参数差的绝对值的码视为语法的比特流中获取用于指示所述量化参数差的所述绝对值的所述码，其中，所述量化参数差是当前编码单元CU的量化参数与当前CU的预测量化参数之间的差，并且所述解码单元用于解码所述比特流和用于指示所述量化参数差的所述绝对值的所述码；以及去量化单元，所述去量化单元用于根据由所述解码单元解码的所述量化参数差的所述绝对值来设置所述量化参数差，以及通过使用所设置的量化参数差来去量化从所述比特流解码的量化数据
解码装置方法

[发明专利]用于对音频透明无损地加水印的方法-CN201580026072.6有效
发明人：彼得·格雷厄姆·克雷文;马尔科姆·罗 -专利权人： MQA有限公司
申请日： 2015-03-26 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G10L19/018 文献下载
摘要：本发明提供了一种编码方法和编码器，该编码方法和编码器通过两次将原始PCM音频信号量化来透明无损地对音频加水印，每次量化是量化到量化格栅。因为PCM信号本身已经量化，需要考虑三个量化格栅，第一量化格栅是原始PCM信号的量化格栅，第二量化格栅是加水印的信号的量化格栅，以及第三量化格栅是中间信号的量化格栅。本技术减少了引入的量化误差量、对误差进行频谱成形并且将信号更改与原始音频完全地解除关联，由此使误差更类似于加性噪声。还提供了解码方法和解码器，该方法可更改水印而不完全地解码编码信号。
用于音频透明无损水印方法