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申请/专利权人:北京航空航天大学
摘要:本发明公开了一种面向目标检测模型的后训练量化校准方法和装置。该方法将模型的浮点数参数转换为整数形式,并进行权重分布的均匀化调整,有效降低了目标检测模型在边缘设备部署时的内存占用并加速了推理过程。在校准过程中,利用边界框的置信度和交并比对量化参数进行优化,并通过过滤全局损失联合校准策略减少量化噪声干扰,确保量化后的目标检测模型在保持高效推理的同时,维持较高的目标检测性能。此外,该方法还引入了可学习对数仿射量化器,针对回归任务中非均匀分布的参数进行精细调整,进一步提高了量化后的目标检测模型的性能稳定性。
主权项:1.一种面向目标检测模型的后训练量化校准方法,其特征在于包括如下步骤:1获取需要进行目标检测的任务和相应的目标图像集合;2获取已经预训练好的目标检测模型;3对目标检测模型进行后训练量化处理,将目标检测模型的浮点数参数转换为整数形式,同时对目标检测模型的权重分布进行均匀化的调整;4利用边界框的置信度和交并比优化量化参数,进行后训练量化校准;5输出经过量化校准后的所述目标检测模型,以在对待检测图像进行处理的过程中进行整数计算。
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权利要求:
百度查询: 北京航空航天大学 面向目标检测模型的后训练量化校准方法和装置
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