买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本公开涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取用于进行图像处理的神经网络，神经网络包括多个网络层，每个网络层初始的第一权重参数包括多维张量且为浮点型数据；对网络层的第一权重参数进行张量分解得到多个核张量；根据预设位宽，对多个核张量进行量化，得到第二权重参数，第二权重参数包括预设位宽的定点型数据；调用神经网络对目标图像进行处理，得到图像处理结果。通过对神经网络的权重参数进行张量分解得到多个核张量，并将多个核张量量化为预设位宽的定点型数据，本公开能够减少神经网络参数的数据量，降低神经网络的存储空间，提高神经网络的压缩率，加快神经网络的计算速度，应用广泛。

主权项：1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取神经网络，所述神经网络用于进行图像处理，所述神经网络包括多个网络层，每个网络层初始的第一权重参数包括多维张量且为浮点型数据；针对任一网络层，对所述网络层的第一权重参数进行张量分解，得到多个核张量，所述多个核张量包括二维张量和或三维张量；根据预设位宽，对所述多个核张量进行量化，得到量化后的第二权重参数，所述第二权重参数包括预设位宽的定点型数据；调用所述神经网络对目标图像进行处理，得到所述目标图像的图像处理结果；其中，所述调用所述神经网络对目标图像进行处理，得到所述目标图像的图像处理结果，包括：针对第i个网络层，根据所述第i个网络层的第二权重参数，对第i-1个网络层输出的第i-1级处理结果进行卷积，得到第i个卷积结果，1≤i≤N，N为所述神经网络的网络层数量，其中，第0级处理结果为所述目标图像；对所述第i个卷积结果进行批标准化，得到第i个标准化结果；对所述第i个标准化结果进行激活及量化，得到第i个处理结果，将第N个处理结果确定为所述目标图像的图像处理结果；其中，所述根据预设位宽，对所述多个核张量进行量化，得到量化后的第二权重参数，包括：根据预设位宽，对所述多个核张量分别进行量化，得到量化后的多个第一张量；针对第k个第一张量，将所述第k个第一张量与第k-1个第二张量融合，得到第k个第三张量，2≤k≤K，K为所述第一张量的数量，其中，第1个第二张量为第1个第一张量；根据预设位宽，对所述第k个第三张量进行量化，得到第k个第二张量；将第K个第二张量确定为所述第二权重参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学 整数张量网络数据处理方法