公开(公告)号：CN115082978A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202110262393.3

申请日：2021-03-10

Applicant: 佳能株式会社

Inventor： 王乔 ,  汪德宇 ,  北岛光太郎 ,  渡泽尚子 ,  陈则玮 ,  陶玮 ,  温东超

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本公开公开一种面部姿态的检测装置、方法、图像处理系统及存储介质。所述检测装置包括：获得单元，基于预先生成的神经网络，从输入图像中获得至少一个面部的至少3个关键点，其中，经由神经网络中用于得到坐标的层所得到的关键点的坐标均为三维坐标；以及，确定单元，针对所述至少一个面部，基于获得的关键点确定该面部的姿态，其中，确定的面部姿态至少包括一个角度。根据本公开，可提高面部关键点的三维坐标的准确性，从而可提高面部姿态的检测精度。

公开(公告)号：CN113537447A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202010312882.0

申请日：2020-04-20

Applicant: 佳能株式会社

Inventor： 陶玮 ,  陈则玮 ,  温东超 ,  刘俊杰 ,  汪德宇

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种多层神经网络的生成方法、装置、应用方法及存储介质。所述生成方法包括：获取步骤，获取多层神经网络，其中，所述多层神经网络至少包括卷积层和量化层；生成步骤，针对所述多层神经网络中的各量化层，基于该量化层中的量化比特参数和可学习的量化区间参数，生成量化阈值参数；以及更新步骤，基于所生成的量化阈值参数和所述多层神经网络中各层的运算参数，对所述多层神经网络进行更新以获得定点神经网络。根据本公开，可改善多层神经网络的整体性能及降低多层神经网络的整体计算成本。

公开(公告)号：CN110245741A

公开(公告)日：2019-09-17

申请号：CN201811389762.X

申请日：2018-11-21

Applicant: 佳能株式会社

Inventor： 高红星 ,  陶玮 ,  陈则玮 ,  温东超

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种多层神经网络模型的优化和应用方法、装置及存储介质。所述优化方法包括：从待优化的多层神经网络模型中划分出至少一个子结构，其中，划分出的子结构的尾层为量化层；针对划分出的各个子结构，将除量化层以外的其它层的运算参数传递到量化层中，并基于传递的运算参数更新量化层中的量化阈值参数。在运行基于所述优化方法优化后的多层神经网络模型时，可减少所需的处理器资源。