内存轻量级的多阶段向量乘积量化系统和方法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117812263A
(43)申请公布日2024.04.02
(21)申请号202410232424.4
(22)申请日2024.03.01
(71)申请人博云视觉（北京）科技有限公司
地址
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面向轻量级网络的参数量化方法研究.pdf
摘要
近期，深度学习技术的显著进展推动了神经网络技术的快速增长，卷积神经网
络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在计算机视觉、自然语言处理等多个领域
展示了其卓越的表现，并被广泛应用。不过，这些网络的高性能依赖于庞大的参数
量和复杂的计算过程。随着神经网络在各个领域应用的不断拓展，仅仅追求高性能
的网络设计已不能满足资源限制、低能耗和高实时性等综合要求的实
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（21 ）申请号 CN201510435554.9
（22 ）申请日 2015.07.22
（71 ）申请人 中国船舶重工集团公司第七 0 九研究所
地址 430205 湖北省武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1 号
（72 ）发明人 陈龙
（74 ）专利代理机构 武汉河山金堂专利事务所(普通合伙) 代理人 胡清堂
（51 ）Int.CI
H04L12/863;
H04L29/08;
权利要求说明书 说明书 幅图
（54 ）发明名称
轻量级
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地址 210023 江苏
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(21)申请号 202110756524.3
(22)申请日 2021.07.05
(30)优先权数据
17/154,560 2021
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深度学习框架下的轻量级边缘检测方法研究.pdf
中文摘要
边缘信息作为图像中的关键特征之一，对于准确理解和解释图像内容至关重要。
在实际应用中，检测边缘信息不仅用于目标定位和识别，还对于图像的语义分析和
场景理解等任务起到了决定性作用。因此，提高边缘检测的准确性和效率对于推动
计算机视觉技术的发展至关重要。
传统的边缘检测方法主要通过对图像中灰度变化明显的像素进行检测，以识别
出物体边界的位置。这种方法易于实现，但是对噪声过于敏感，检测的边缘不完整。
随着深度学习的发展，传统的方法逐渐被深度模型取代，这些深度模型在很大程度
上提高了边缘检测精度，然而，模型通常也伴随着大量的参数和计算负担，限制了
其在资源受限环境下的应用。随着移动端设备和嵌