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[发明专利]编码方法及其设备以及解码方法及其设备-CN201980007205.3有效
发明人：杨喜喆;朴缗茱 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2019-01-02 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：提供了一种用于对图像进行解码的方法，包括以下步骤：确定根据块分区信息和块尺寸信息中的至少一个确定的当前量化组的预测量化参数；确定当前量化组的差分量化参数；基于当前量化组的预测量化参数和差分量化参数确定当前量化组的量化参数；并且根据当前量化组的量化参数对包括在当前量化组中的当前块进行反量化。
编码方法及其设备以及解码

[发明专利]影像解码装置中使用的逆量化装置和方法-CN202080036145.0在审
发明人：沈东圭;朴时奈;李钟石;朴胜煜;林和平 -专利权人：现代自动车株式会社;起亚株式会社;光云大学校产学协力团
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本发明提供一种逆量化装置和方法，其用于获取量化系数，以量化组或量化参数预测组为单位来估计量化参数，生成用于自适应量化的逆量化矩阵，并且通过利用量化参数和逆量化矩阵从量化系数生成变换系数。
影像解码装置使用量化方法

[发明专利]一种图像云储存设备-CN201710112990.1有效
发明人：刘贤明;张晋声;林嘉文;高文 -专利权人：北京大学;大学共同利用机关法人信息与系统研究机构
申请日： 2017-02-28 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：根据本发明的微云20，具备一粗密转换单元22，关于从第1量化系数进行的基于第2量化宽度量化的第2量化系数，用于向第一量化系数进行逆映射，所述第1量化系数为将输入图像进行基于第1量化宽度的量化，所述第2量化宽度比第1量化宽度更宽；粗密转换单元22，从第2量化宽度范围内的第1量化系数的备选项中，基于先验概率选择使量化单元量最大的量化系数，将其作为第1量化系数进行逆映射。
一种图像储存设备

[发明专利]数据量化方法及装置-CN201710417999.3有效
发明人：潘杰;王旭 -专利权人：上海兆芯集成电路有限公司
申请日： 2017-06-06 - 公布日： 2017-10-17 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：数据量化的方法及装置。该数据量化的方法，实施于一处理器中，包括：接收一待量化数据；根据上述待量化数据的一分布计算出一量化参数；根据上述量化参数及上述待量化数据迭代地找出一最优量化步长；以及根据上述最优量化步长对上述待量化数据进行量化以获得一量化数据
数据量化方法装置

[发明专利]神经网络的量化方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202111433360.7在审
发明人：史丽坤;胡英俊 -专利权人：上海阵量智能科技有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络的量化方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：在多个迭代周期中的每个迭代周期中执行：确定对第一神经网络中的目标网络层进行量化，多个量化对象对应的量化系数；基于量化系数对多个量化对象分别进行量化操作，得到多个量化对象分别在当前迭代周期对应的量化结果；基于多个量化对象分别在当前迭代周期对应的量化结果，确定多个量化对象分别在当前迭代周期对应的量化损失，并基于量化损失，确定多个量化对象的量化损失分别对应的损失权重；以及，将最后一个迭代周期确定的量化系数，确定为目标量化系数，并利用目标量化系数对第一神经网络进行量化处理，生成第二神经网络。
神经网络量化方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]浮点模型的多精度量化方法及装置-CN202211291646.0在审
发明人：林晨;彭博;李哲暘;谭文明;任烨 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种浮点模型的多精度量化方法及装置，该量化方法包括：获取给定浮点模型各计算层中的原始量化精度，并获取预先设置的量化函数；将多个原始量化精度中的其中一个原始量化精度作为基础量化精度，根据量化函数将基础量化精度对应的量化缩放系数确定为基础量化缩放系数；在基础量化精度的基础上获得各个原始量化精度对应的实际量化缩放系数；利用量化函数根据基础量化缩放系数或实际量化缩放系数，对各个原始量化精度进行优化处理，并在优化处理的过程中，采用已经优化的原始量化精度的优化精度对下一个未优化的原始量化精度进行优化处理
浮点模型精度量化方法装置

[发明专利]图像解码方法和图像编码方法-CN201911389662.1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： 2013-04-16 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： H04N19/129 文献下载
摘要：所述图像解码方法，包括：对关于量化矩阵的信息进行解码；基于关于量化矩阵的信息重构量化矩阵。关于量化矩阵的信息包括指示量化矩阵的预测方法的信息。关于量化矩阵的信息进一步包括：基于指示量化矩阵的预测方法的信息，关于量化矩阵的参考量化矩阵标识符的信息、指示量化矩阵的DC值的信息和指示量化矩阵系数之间的差值的信息中的至少一个。基于关于量化矩阵的信息重构量化矩阵的步骤包括：导出量化矩阵系数；通过对量化矩阵系数执行右上对角扫描来在量化矩阵中排列量化矩阵系数。
图像解码方法编码

[发明专利]用于在超帧中量化和逆量化线性预测系数滤波器的设备和方法-CN200980126739.4有效
发明人：菲利普.古尔奈;布鲁诺.贝塞特;雷德万.萨拉米 -专利权人：沃伊斯亚吉公司
申请日： 2009-07-10 - 公布日： 2011-07-06 - 主分类号： G10L19/12 文献下载
摘要：用于在包括一序列帧的超帧中对在该序列的帧期间计算出的LPC滤波器进行量化的设备和方法。LPC滤波器量化设备和方法包含：绝对量化器，其用于使用绝对量化来首先量化一个LPC滤波器；以及其他LPC滤波器的至少一个量化器，其使用从由绝对量化和相对于LPC滤波器当中至少一个先前量化的滤波器的差分量化所组成的组中选择出的量化模式对于逆量化，至少接收首先量化的LPC滤波器；并且逆量化器使用绝对逆量化来对首先量化的LPC滤波器进行逆量化。如果接收到了除了首先量化的LPC滤波器以外的任何量化的LPC滤波器，则逆量化器使用绝对逆量化和相对于至少一个先前接收到的量化的LPC滤波器的差分逆量化之一来对该量化的LPC滤波器进行逆量化。
用于超帧中量化线性预测系数滤波器设备方法

[发明专利]带宽压缩量化及反量化方法-CN201811261715.7有效
发明人：张莹;罗瑜 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本发明涉及一种带宽压缩量化及反量化方法，该量化方法包括：(a)获取预测残差；(b)获取所述预测残差的量化模式；(c)根据所述量化模式和所述预测残差获取量化残差。本发明的量化方法缩小了量化造成的差异；同样的量化参数下，采用本发明的量化方法恢复的图像量化损失较小。
带宽压缩量化方法

[发明专利]深度学习模型的量化方法和相关装置-CN202010709797.8在审
发明人：陈峰 -专利权人：平头哥（上海）半导体技术有限公司
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种深度学习模型的量化方法和相关装置。该方法包括：接收待量化深度学习模型；将待量化深度学习模型划分成子模型；针对子模型，从预先设置的候选量化算法和候选量化策略的组合中，选择与该子模型对应的量化算法和量化策略，所述量化策略是量化过程中除量化算法外需要遵循的准则；输出子模型按照对应的量化算法和量化策略量化后得到的量化后深度学习模型。本公开实施例克服了现有技术的模型量化要么精度低、要么复杂度高的问题，既能保证量化精度，又降低复杂度。
深度学习模型量化方法相关装置

[发明专利]变换与反变换电路-CN201410009494.X有效
发明人：李强;李菊梅;席迎来;苏飞 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2014-01-09 - 公布日： 2017-03-01 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本发明提供一种变换与反变换电路，包括量化反量化电路和一维变换电路。量化反量化电路包括至少一个量化反量化单元，每个量化反量化单元包括多个第一系数，所述每个量化反量化单元对多路输入数据中的一路输入数据进行量化或反量化。一维变换电路，与所述量化与反量化电路相耦合，所述一维变换电路包括多个第二系数，所述一维变换电路对经所述量化反量化电路处理的数据进行一维变换，所述多个第一系数和所述多个第二系数根据视频编解码标准来设定。
变换电路

[发明专利]深度卷积网络的量化方法-CN202010618614.1在审
发明人：刘学彦;党韩兵;刘文庭;刘翔;王秀锋 -专利权人：上海富瀚微电子股份有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明一种深度卷积网络的量化方法，包括：根据训练任务设计合适的深度卷积网络量化结构，同时创建浮点型的伪量化正向传播计算图和反向传播计算图；首先进行第一阶段伪量化训练，得到量化参数和伪量化浮点模型；修改正反向传播计算图，对量化参数和伪量化浮点模型进行第二阶段微调量化训练，得到训练后的量化参数和伪量化浮点模型；根据伪量化正向传播计算图得到深度卷积网络的量化公式；利用深度卷积网络的量化公式将训练后的伪量化浮点模型进行量化，并采用量化后得到的定点模型数据进行全整型前向推理运算。本发明提供的深度卷积网络的量化方法提高了深度卷积网络的运算效率并且便于硬件实现。
深度卷积网络量化方法

[发明专利]图像解码方法和图像编码方法-CN201911389738.0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： 2013-04-16 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： H04N19/70 文献下载
摘要：所述图像解码方法包括：对关于量化矩阵的信息进行解码；基于关于量化矩阵的信息重构量化矩阵；基于量化矩阵，生成针对当前块的残差块。关于量化矩阵的信息包括指示量化矩阵的预测方法的信息。关于量化矩阵的信息进一步包括：基于指示量化矩阵的预测方法的信息，关于量化矩阵的参考量化矩阵标识符的信息、指示量化矩阵的DC值的信息和指示量化矩阵系数之间的差值的信息中的至少一个。基于关于量化矩阵的信息重构量化矩阵的步骤包括：导出量化矩阵系数；通过对量化矩阵系数执行右上对角扫描来在量化矩阵中排列量化矩阵系数。
图像解码方法编码

[发明专利]量化处理方法及装置-CN201110123168.8无效
发明人：席罗飞 -专利权人：北京数码视讯科技股份有限公司
申请日： 2011-05-12 - 公布日： 2011-09-14 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种量化处理方法及装置，该量化处理方法包括：对多个量化因子进行量化预测，并分别统计每个量化因子的量化误差总量；根据量化误差总量选择预定数量的量化因子作为优选量化因子；统计优选量化因子的低损点数量，并选择低损点数量最小的优选量化因子进行视频数据的量化。在本发明中，利用视频数据的统计规律，从量化误差总量和低损点数量两个方面综合考虑量化因子的选择，从而使得视频数据的量化兼顾带宽同时又能最大程度的保证图像质量。
量化处理方法装置

[发明专利]一种基于量化工具的模型量化方法、装置、设备及介质-CN202310850991.1在审
发明人：雷宇航;张金奎 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于量化工具的模型量化方法、装置、设备及介质，其中方法包括：确定出待量化模型并获取待量化模型的参数，参数包括用于描述待量化模型的配置信息；基于配置信息判断待量化模型是否是预先设置的量化工具所支持的模型；若待量化模型是量化工具所支持的模型，则利用量化工具对待量化模型进行量化。本发明在进行大批量的模型量化过程中，可以自动地将模型与量化工具进行匹配，利用量化工具进行自动量化，无需人工对每一个模型进行配置匹配，大大降低了量化的工作量，减少人工成本。
一种基于量化工具模型方法装置设备介质