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[发明专利]量化处理方法和装置、量化处理芯片-CN202110570946.1有效
发明人：张行程;姚超;吉小洪 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种量化处理方法和装置、量化处理芯片，先基于各个通道的网络参数的分布特征分别确定各通道的初始量化参数，一个通道的初始量化参数是理论上符合该通道网络参数的分布特征的最优的量化参数，但该初始量化参数可能不满足层量化硬件部署条件；因此，再从基于初始量化参数确定的搜索空间内搜索各通道对应的优化量化参数，搜索到的优化量化参数的量化性能与初始量化参数接近，且能够满足层量化硬件部署条件，从而能够应用于通用量化处理芯片，并使通用量化处理芯片达到与通道量化方式接近的量化性能
量化处理方法装置芯片

[发明专利]一种跨范围量化的卷积神经网络压缩方法-CN202210260332.8在审
发明人：邢晓芬;杨弈才;郭锴凌;徐向民 -专利权人：华南理工大学;中山市华南理工大学现代产业技术研究院
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨范围量化的卷积神经网络压缩方法，包括以下步骤：确定量化卷积神经网络的量化比特和该量化比特下的量化范围，以及基于步长量化的量化函数；训练一个全精度卷积神经网络，并使用全精度卷积神经网络初始化量化卷积神经网络以及量化步长；前向传播阶段，对卷积神经网络的权重参数以及激活值进行量化，对于量化阈值范围内的值，采取常规量化方式；对于量化阈值范围外的值，先减去量化阈值，再进行常规量化；反向传播阶段，使用梯度近似让不可导的量化函数变为可导本发明在常规量化的基础上对量化范围外的值采取了不同的量化方式，在保留图像识别精度的同时，实现了卷积神经网络的压缩和加速。
一种范围量化卷积神经网络压缩方法

[发明专利]编码方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202310582182.7在审
发明人：骆政屹;苏文艺 -专利权人：上海哔哩哔哩科技有限公司
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：其中，方法包括：确定编码单元的第一量化参数；根据所述第一量化参数，和量化参数‑量化步长函数，确定目标量化步长；根据所述目标量化步长，查找标准对照表，确定与所述目标量化步长相匹配的第二量化参数；所述标准对照表包括多个量化步长与多个量化参数之间的对应关系；基于所述第二量化参数，对所述编码单元编码。本申请实施例基于预估的第一量化参数和量化参数‑量化步长函数，计算获得目标量化步长之后，再通过查找标准对照表，以获得目标量化步长对应的第二量化参数，实现量化参数的微调，并以第二量化参数进行编码，从而提高图像或者视频的编码效果
编码方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]网络模型量化方法、装置、计算机设备及其存储介质-CN202211647925.6在审
发明人：胡中华;陈炫憧;江文杰 -专利权人：北京信路威科技股份有限公司
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请涉及模型训练技术领域，特别是涉及一种网络模型量化方法、装置、计算机设备及其存储介质。所述方法包括：分别根据至少两个随机量化精度和预设量化精度对预训练模型进行量化训练，得到各随机量化精度对应的随机量化模型，以及固定量化精度对应的固定量化模型；根据各随机量化模型与固定量化模型之间的预测误差，从各随机量化模型中确定第一量化模型；根据第一量化模型对应的随机量化精度，对实际训练模型进行量化训练，得到第二量化模型，实际训练模型是基于样本运行数据对预训练模型训练得到；根据实际训练模型，对第二量化模型进行知识蒸馏训练，得到量化网络模型。本申请降低了操作难度，减少了确定量化网络模型所需要的训练次数。
网络模型量化方法装置计算机设备及其存储介质

[发明专利]依赖性量化以及残差编码方法-CN202280014333.2在审
发明人：余越;于浩平 -专利权人：创峰科技
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：为依赖性量化和残差编码提供了新的工具和技术。一种系统包括两个或更多个量化器，以及一个解码器。解码器可被配置为从编码位流获取视频数据块的当前量化电平；以及确定所选量化器，以对当前量化电平进行去量化。如果当前量化电平是解码扫描顺序下所述块的第一非零量化电平，所述解码器可以选择第一量化器作为所选量化器。如果当前量化电平不是所述解码扫描顺序下所述块的所述第一非零量化电平，基于所述当前量化电平的当前状态，选择所述第一量化器和第二量化器之一作为所述所选量化器。所述解码器可以对所述当前量化电平去量化，并利用所述当前去量化元素对块进行重建。
依赖性量化以及编码方法

[发明专利]一种量化步长优化方法-CN200910093375.6无效
发明人：王磊;闫建新 -专利权人：数维科技(北京)有限公司
申请日： 2009-09-29 - 公布日： 2011-04-27 - 主分类号： G10L19/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种量化步长优化方法，包括：基于量化噪掩比来确定各个量化单元的量化步长索引；针对量化系数都为零的量化单元，即谱洞，依据一定的判据来修订其量化步长索引，并保持量化系数不都为零的量化单元，即非谱洞的量化步长索引不变；对修订后的谱洞的量化步长索引和非谱洞的量化步长索引进行差分和熵编码处理。
一种量化步长优化方法

[发明专利]模型的离线量化方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202010605274.9在审
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了模型的离线量化方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能、深度学习、图像处理技术领域。具体实现方案为：获取待量化模型的搜索空间，其中，所述搜索空间中包括多个离线量化策略；对所述搜索空间进行量化策略的进化搜索，以获取所述待量化模型的目标离线量化策略；以及按照所述目标离线量化策略，对所述待量化模型进行离线量化，以生成目标量化模型。该方法能够通过搜索自动获取离线量化策略，并按照离线量化策略对模型进行离线量化，且量化后模型精度较高，易于实现。
模型离线量化方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]特征向量的量化方法、检索方法、装置及存储介质-CN201910126323.8在审
发明人：黄耀海;谭诚;邓远达 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2019-02-20 - 公布日： 2020-01-03 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明提供一种特征向量的量化方法、检索方法、装置及存储介质，其中，所述量化方法包括：设置量化点；从设置的量化点中选择与原始特征向量的距离小于第一预定距离的至少一个量化点作为量化点子集；利用至少两个量化点来确定所述原始特征向量对应的量化特征向量，其中，所述至少两个量化点中存在来自所述量化点子集的量化点。所述检索方法是在采用所述量化方法量化后的量化特征向量中进行检索的方法。
量化特征向量原始特征向量检索存储介质预定距离

[发明专利]率失真优化量化方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310974524.X在审
发明人：徐士麟;张世佳;埃内斯托·安德拉德·内托;楼剑 -专利权人：镕铭微电子（济南）有限公司
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本申请涉及一种率失真优化量化方法、装置、电子设备及存储介质。该率失真优化量化方法，应用于编码器，能适应HEVC标准与AV1标准中任意一个；该方法包括：对变换系数矩阵进行量化，得到第一量化系数矩阵；第一量化系数矩阵包括第一量化系数；将第一量化系数矩阵划分为不重叠的第一量化系数子矩阵；对第一量化系数子矩阵进行数据统计，获取量化统计数据；针对每个第一量化系数子矩阵，对非零的第一量化系数进行系数调整，得到第二量化系数子矩阵；第二量化系数子矩阵包括第二量化系数；根据第二量化系数子矩阵以及第一量化系数子矩阵与第一量化系数矩阵的关系，获取第二量化系数矩阵。本申请的技术方案，可以并行处理量化系数，降低硬件的处理延迟。
失真优化量化方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种量化方法及通信装置、存储介质-CN202111122775.2有效
发明人：李高山;田琛 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： H04B7/0456 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种量化方法及通信装置、存储介质，该方法包括：基于参考振幅量化表，确定码本的系数矩阵对应的参考振幅量化值；并根据参考振幅量化值确定第一极化方向的第一参考功率值和第二极化方向的第二参考功率值；基于差分振幅量化表和第一参考功率值，确定第一极化方向中每一个待量化系数的第一差分振幅量化值；基于差分振幅量化表和第二参考功率值，确定第二极化方向中每一个待量化系数的第二差分振幅量化值；确定系数矩阵中每一个待量化系数的相位量化值；根据参考振幅量化值、第一差分振幅量化值、第二差分振幅量化值和相位量化值确定量化系数，以基于量化系数实现对系数矩阵中的每一个待量化系数的量化过程。
一种量化方法通信装置存储介质

[发明专利]编码方法及其设备以及解码方法及其设备-CN202310309979.X在审
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： 2023-06-06 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：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]编码方法及其设备以及解码方法及其设备-CN202310303944.5在审
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： 2023-06-06 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：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]编码方法及其设备以及解码方法及其设备-CN202310308835.2在审
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： 2023-06-06 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：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]编码方法及其设备以及解码方法及其设备-CN202310312621.2在审
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： 2023-06-06 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：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]设备质量的量化方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201810529592.4有效
发明人：史增树;杜涛;杜怡曼;任丽霞 -专利权人：北京国铁盛阳技术有限公司
申请日： 2018-05-29 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种设备质量的量化方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取待量化设备的量化指标集合；根据所述子级指标集合和预设的映射关系，计算每个所述父级指标的量化分值；根据每个所述父级指标的量化分值和预设的等级标准向量，计算得到所述待量化设备的量化分值，并根据所述待量化设备的量化分值，确定所述待量化设备的维修策略。该方法可以根据待量化设备的量化分值自动确定待量化设备的维修策略，大大提高了对待量化设备的量化结果的准确度。
设备质量量化方法装置计算机存储介质