[發明專利]低比特網絡的圖像識別方法、系統及電子設備

在審

• 申請號: 202210665482.7
• 申請日: 2022-06-13
• 公開（公告）號: CN114972957A
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發明（設計）人: 劉帥;王賢良;孟凡軍
• 申請（專利權）人: 北京海鑫智圣技術有限公司
• 主分類號: G06V10/82
• 分類號: G06V10/82;G06F7/483;G06V10/74;G06V10/764;G06V40/12;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 劉艷

1.一種低比特網絡的圖像識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別圖像；

將所述待識別圖像輸入圖像識別模型中，識別所述待識別圖像的圖像特征；

基于所述待識別圖像的圖像特征與預存的特征樣本，得到所述待識別圖像的識別結果；

其中，針對所述圖像識別模型的每個網絡層，將輸入所述網絡層的特征值以及所述網絡層的浮點權重分別量化為預設第一位寬的特征值數據和預設第二位寬的權重數據，所述預設第一位寬和所述預設第二位寬分別小于量化前的所述特征值的位寬和所述浮點權重的位寬。

2.根據權利要求1所述的低比特網絡的圖像識別方法，其特征在于，所述將輸入所述網絡層的特征值以及所述網絡層的浮點權重分別量化為預設第一位寬的特征值數據和預設第二位寬的權重數據，包括：

按照第一預設規則，將所述特征值限制在第一預設數值范圍內；

基于限制在所述第一預設數值范圍內的所述特征值和所述預設位寬，得到所述特征值數據。

3.根據權利要求2所述的低比特網絡的圖像識別方法，其特征在于，所述第一預設規則為：

當所述特征值小于所述第一預設數值范圍的下限值時，將所述特征值設定為等于所述下限值；

當所述特征值處于所述第一預設數值范圍內時，保持所述特征值不變；

當所述特征值大于所述第一預設數值范圍的上限值時，將所述特征值設定為等于所述上限值。

4.根據權利要求2所述的低比特網絡的圖像識別方法，其特征在于，所述基于限制在所述第一預設數值范圍內的所述特征值和所述預設位寬，得到所述特征值數據，包括：

基于所述預設第一位寬，得到在所述預設第一位寬下的最大值；

將限制在所述第一預設數值范圍內的所述特征值和在所述預設第一位寬下的最大值相乘，得到第一乘積；

對所述第一乘積進行取整，得到所述特征值數據。

5.根據權利要求1所述的低比特網絡的圖像識別方法，其特征在于，所述將輸入所述網絡層的特征值以及所述網絡層的浮點權重分別量化為預設第一位寬的特征值數據和預設第二位寬的權重數據，包括：

按照第二預設規則，將所述浮點權重變換到第二預設數值范圍內；

基于變換到所述第二預設數值范圍內的所述浮點權重和所述預設第二位寬，得到變換到所述第二預設數值范圍內的所述浮點權重的近似值；

按照第三預設規則，將所述浮點權重的近似值變換到第三預設數值范圍內；

基于變換到所述第三預設數值范圍內的所述浮點權重的近似值和所述預設第二位寬，得到所述權重數據。

6.根據權利要求5所述的低比特網絡的圖像識別方法，其特征在于，所述第二預設規則為：

w2＝f(w)

其中，w2表示變換到所述第二預設數值范圍內的浮點權重；f(w)表示將w2限制在所述第二預設數值范圍內的單調遞增函數；w表示所述網絡層的浮點權重。

7.根據權利要求5所述的低比特網絡的圖像識別方法，其特征在于，所述基于變換到所述第二預設數值范圍內的所述浮點權重和所述預設第二位寬，得到變換到所述第二預設數值范圍內的所述浮點權重的近似值，包括：

基于所述預設第二位寬，得到在所述預設第二位寬下的最大值；

將變換到所述第二預設數值范圍內的所述浮點權重和在所述預設第二位寬下的最大值相乘，得到第二乘積；

對所述第二乘積進行取整，并除以在所述預設第二位寬下的最大值，得到變換到所述第二預設數值范圍內的所述浮點權重的近似值。

8.根據權利要求7所述的低比特網絡的圖像識別方法，其特征在于，所述第三預設規則為：

w4＝w3*2-1

其中，w4表示變換到第三預設數值范圍內的所述浮點權重的近似值；w3表示所述浮點權重的近似值。