(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211197005.9 (22)申请日 2022.09.29 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115294108 A (43)申请公布日 2022.11.04 (73)专利权人 深圳比特微电子科技有限公司 地址 518051 广东省深圳市南 山区粤海街 道高新南六道航盛科技大厦801 (72)发明人 王程　艾国　杨作兴　 (74)专利代理 机构 北京润泽恒知识产权代理有 限公司 1 1319 专利代理师 刘祥景 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/80(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (56)对比文件 CN 106845640 A,2017.0 6.13 CN 114841325 A,202 2.08.02 审查员 温兰兰 (54)发明名称 目标检测方法、 目标检测模型的量化方法、 装置和介质 (57)摘要 本申请实施例提供了一种目标检测方法、 目 标检测模型的量化方法、 装置和介质， 其中的目 标检测方法具体包括： 接收待检测图像； 根据目 标检测模型， 对待检测图像进行处理， 以得到对 应的检测结果； 在对待检测图像进行处理的过程 中， 根据目标检测模型中网络层的参数对应的定 点计算结果， 进行整数计算； 对检测结果进行输 出； 其中， 定点计算结果的确定过程包括： 确定网 络层的待量化参数对应的原始量化信息； 确定网 络层的待量化参数对应量化信息的变化信息； 根 据变化信息， 建立参数标识与目标量化信息之间 的映射关系； 将网络层的待量化参数的量化信息 映射为目标量化信息； 根据目标量化信息进行定 点计算。 本申请实施例可以提高目标检测模型的 处理性能。 权利要求书3页 说明书22页 附图6页 CN 115294108 B 2022.12.16 CN 115294108 B 1.一种目标检测方法， 其特 征在于， 应用于嵌入式神经网络处 理器， 所述方法包括： 接收待检测图像； 根据目标检测模型， 对待检测图像进行处理， 以得到对应的检测结果； 在对待检测图像 进行处理的过程中， 根据所述 目标检测模型中网络层的参数对应的定点计算结果， 进行整 数计算； 对所述检测结果进行输出； 其中， 所述定点计算结果的确定过程包括： 根据目标检测模型对于校准图像集合的处 理结果， 确定网络层的待量化参数对应的原始量化信息； 在利用目标检测模型对预设图像 进行处理的过程中， 确定网络层的待量化参数对应量化信息的变化信息； 所述变化信息用 于将不符合预设条件的原始 量化信息修改为符合预设条件的目标量化信息； 所述预设条件 表征目标检测模型 的处理过程对于量化信息的要求； 根据所述变化信息， 建立参数标识与 目标量化信息之间的映射关系； 根据映射关系， 将网络层的待量化参数 的量化信息映射为 目标量化信息； 根据网络层的待量 化参数的目标量 化信息进行定点计算。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述处理结果包括： 网络层的第一参数在 校准图像集 合的条件下对应的浮 点数； 则所述确定网络层的待量 化参数对应的原 始量化信息， 包括： 对网络层的第 一参数在校准图像集合的条件下对应的浮点数进行统计， 以得到对应的 统计结果； 根据所述统计结果， 确定网络层的第二 参数的原 始量化信息。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定网络层的待量化参数对应的原始 量化信息， 包括： 建立第一映射表； 所述第一映射表包括： 网络层的待量化参数对应的参数标识与原始 量化信息之间的映射关系。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述参数标识包括： 参数内存地址、 或者参 数内存地址对应的参数索引、 或者 参数含义信息 。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述参数标识与目标量化信 息之间的映射 关系包括： 待量化参数的参数内存地址对应的参数索引与目标量 化信息之间的映射关系； 或者 待量化参数的第一 参数索引与目标量 化信息的第二 参数索引之间的映射关系； 或者 待量化参数的第一参数含义信息与目标量化信息的来源参数对应的第二参数含义信 息之间的映射关系。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述将网络层的待量化参数的量化信 息映 射为目标量 化信息， 包括： 根据待量化参数的参数索引， 在待量化参数的参数索引与目标量化信 息之间的映射关 系中进行查找， 以得到所述待量 化参数对应的目标量 化信息； 或者 根据待量化参数的参数索引， 在待量化参数的第 一参数索引与目标量化信 息的第二参 数索引之 间的映射关系中进行查找， 以得到所述待量化参数所对应目标量化信息的目标参 数索引； 确定所述目标参数索引对应的目标参数内存地址； 根据所述目标参数内存地址、 以 及参数内存地址与 原始量化信息之 间的映射关系， 确定所述待量化参数对应的目标量化信权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115294108 B 2息； 或者 根据待量化参数的第 一参数含义信 息， 在待量化参数的第 一参数含义信 息与目标量化 信息的来源参数对应的第二参数含义信息之间的映射关系C中进行查找， 以得到所述待量 化参数所对应目标量化信息的目标参数含义信息； 根据待量化参数对应的参数索引与参数 含义信息之间的映射关系， 确定目标参数含义信息对应的目标参数索引； 确定所述 目标参 数索引对应的目标参数内存地址； 根据所述 目标参数内存地址、 以及参数内存地址与原始 量化信息之间的映射关系， 确定所述待量 化参数对应的目标量 化信息。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述待量化参数的第 一参数含义信 息与目 标量化信息的来源参数对应的第二 参数含义信息之间的映射关系C中进行查找， 包括： 执行针对映射关系C的N次查询； N 为正整数； 在第N次查询表征映射关系C中不存在与第 （N ‑1） 次查询得到的参数含义信息相匹配的 参数含义信息的情况 下， 将第 （N ‑1） 次的参数含义信息作为目标参数含义信息 。 8.一种目标检测模型的量化方法， 其特征在于， 所述方法用于对所述目标检测模型中 网络层的待量 化参数进行量 化， 包括： 接收校准图像集 合； 根据目标检测模型对于校准图像集合的处理结果， 确定网络层的待量化参数对应的原 始量化信息； 在利用目标检测模型对预设图像进行处理 的过程中， 确定网络层的待量化参数对应量 化信息的变化信息； 所述变化信息用于将不符合预设条件的原始量化信息修改为符合预设 条件的目标量 化信息； 所述预设条件表征目标检测模型的处 理过程对于量 化信息的要求； 根据所述变化信息， 建立 参数标识与目标量 化信息之间的映射关系； 根据映射关系， 将网络层的待量 化参数的量 化信息映射 为目标量 化信息； 根据网络层的待量 化参数的目标量 化信息进行定点计算； 对待量化参数对应的定点计算结果进行保存， 以在嵌入式神经网络处理器环境下对待 检测图像进行处 理的过程中进行整数计算。 9.一种目标检测装置， 其特 征在于， 应用于嵌入式神经网络处 理器， 所述装置包括： 接收模块， 用于 接收待检测图像； 处理模块， 用于根据目标检测模型， 对待检测图像进行处理， 以得到对应的检测结果； 在对待检测图像进行 处理的过程中， 根据所述目标检测模型中网络层的参数对应的定点计 算结果， 进行整数计算； 输出模块， 用于对所述检测结果进行输出； 其中， 所述定点计算结果的确定过程包括： 根据目标检测模型对于校准图像集合的处 理结果， 确定网络层的待量化参数对应的原始量化信息； 在利用目标检测模型对预设图像 进行处理的过程中， 确定网络层的待量化参数对应量化信息的变化信息； 所述变化信息用 于将不符合预设条件的原始 量化信息修改为符合预设条件的目标量化信息； 所述预设条件 表征目标检测模型 的处理过程对于量化信息的要求； 根据所述变化信息， 建立参数标识与 目标量化信息之间的映射关系； 根据映射关系， 将网络层的待量化参数 的量化信息映射为 目标量化信息； 根据网络层的待量 化参数的目标量 化信息进行定点计算。 10.一种目标检测模型的量化装置， 其特征在于， 所述装置用于对所述目标检测模型中权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115294108 B 3