卷积神经网络量化训练方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN119312850A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411372578.X

    申请日:2024-09-29

    Abstract: 提供了一种卷积神经网络量化训练方法,可应用于神经网络训练技术领域,包括:获取初始卷积神经网络;基于量化感知训练方法,对卷积层以及全连接层进行训练,得到量化后的权重;按照预设条件判断权重是否满足优化目标;将不满足优化目标的权重输入到惩罚函数中,得到惩罚损失;将惩罚损失和任务损失按照预设权重相加得到总损失函数;基于总损失函数,进行联合训练;以及将批归一化层的参数融合进前级卷积层,得到训练完成的卷积神经网络。在量化感知训练的基础上,对量化后的权重分布实施约束,有利于降低卷积层、全连接层乘累加部分和的绝对值大小,以减少固定位宽的累加器上的数据溢出情况,提升量化算法在部署平台上的目标精度。

    基于动态视觉和灰度脉冲传感器的片上脉冲图像处理系统

    公开(公告)号:CN115190220A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210802119.5

    申请日:2022-07-07

    Abstract: 一种基于动态视觉和灰度脉冲传感器的片上脉冲图像处理系统,包括:片内外数据交互模块,用于获取来自片外存储器的数据;系统微控制模块,用于响应来自片外存储器的数据来生成控制信号;传感模块,用于响应所述控制信号和光的强度量生成动态视觉像素数据和灰度脉冲像素数据;脉冲图像预处理模块,用于响应控制信号将动态视觉像素数据恢复为以帧方式表示的动态视觉像素数据帧,还用于响应控制信号对灰度脉冲像素数据和/或动态视觉像素数据帧进行预处理,生成脉冲图像数据;脉冲图像处理模块,用于响应控制信号和所述脉冲图像数据,完成脉冲神经网络处理任务,得到识别结果,以便片内外数据交互模块输出识别结果。

    用于神经网络计算的参差存储结构及神经网络计算方法

    公开(公告)号:CN113487020A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110781610.X

    申请日:2021-07-08

    Abstract: 本发明提供一种用于神经网络计算的参差存储结构及神经网络计算方法,涉及数字信号处理技术领域。该参差存储结构包括:直接存储器访问器,用于从外部获取需要的权重数据;存储阵列,包括并行布置的多个存储器,存储器用于存储权重数据;广播网络,包括多个选择器,选择器用于将多个存储器分配给不同的计算簇,以实现不同大小特征图;控制器,连接广播网络,用于控制广播网络中的数据流以及各个选择器的开关;其中,存储阵列包含的存储器个数与计算簇的数量相等,存储器的存储容量根据存储器在广播网络中的重要性进行排列。本发明可以通过配置不同的广播网络适配不同大小的特征图,同时通过较为简单的连接网络,获得很高的速度。

    基于动态视觉和灰度脉冲传感器的片上脉冲图像处理系统

    公开(公告)号:CN115190220B

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202210802119.5

    申请日:2022-07-07

    Abstract: 一种基于动态视觉和灰度脉冲传感器的片上脉冲图像处理系统,包括:片内外数据交互模块,用于获取来自片外存储器的数据;系统微控制模块,用于响应来自片外存储器的数据来生成控制信号;传感模块,用于响应所述控制信号和光的强度量生成动态视觉像素数据和灰度脉冲像素数据;脉冲图像预处理模块,用于响应控制信号将动态视觉像素数据恢复为以帧方式表示的动态视觉像素数据帧,还用于响应控制信号对灰度脉冲像素数据和/或动态视觉像素数据帧进行预处理,生成脉冲图像数据;脉冲图像处理模块,用于响应控制信号和所述脉冲图像数据,完成脉冲神经网络处理任务,得到识别结果,以便片内外数据交互模块输出识别结果。

    基于门控单光子计数的时间数字转换器系统

    公开(公告)号:CN116203821B

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202310190792.2

    申请日:2023-02-24

    Abstract: 本公开提供了一种基于门控单光子计数的时间数字转换器系统,包括:锁相环,用于将输入的系统时钟信号倍频产生第一时钟信号;全局门控信号生成模块,响应于接收第一时钟信号生成M个第一门控信号和激光同步触发信号,第一门控信号被配置成与下一个第一门控信号交叠P个第一时钟信号的周期,每个第一门控信号的信号宽度为第一时钟信号的周期的M倍;激光同步触发信号适用于控制第一激光脉冲发出的时间,其中M为大于1的正整数,P为大于等于1的正整数;时间数字转换器阵列,适用于根据第一门控信号和第一时钟信号对第二激光脉冲信号进行门控计数,得到单光子在时间上的第一统计分布;第一激光脉冲信号经目标反射后得到第二激光脉冲信号。

    视觉任务处理器和图像处理芯片
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117391921A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311421436.3

    申请日:2023-10-30

    Abstract: 本公开提供了视觉任务处理器和图像处理芯片,可以应用于信息处理领域。包括:控制模块、数据处理模块、存储模块和系统总线;其中,存储模块被配置为接收通过系统总线写入的待处理数据和待执行指令;控制模块被配置为在检测到存储模块有待处理数据和待执行指令的写入的情况下,确定数据处理模块的工作状态,并在确定数据处理模块处于空闲状态的情况下,向数据处理模块发送启动请求;以及数据处理模块被配置为响应于接收启动请求,从存储模块中读取待处理数据和待执行指令,并基于待执行指令处理待处理数据,得到处理结果,并将处理结果写入存储模块。

    SPAD图像传感器件及制备方法
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116666481A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310160892.0

    申请日:2023-02-21

    Abstract: 本公开提供了一种SPAD图像传感器件及制备方法,该SPAD图像传感器件包括:第一光子反射层、衬底、P型硅外延层、N埋层掺杂区、深N阱掺杂区、N型重掺杂区、P型重掺杂区、浅沟槽隔离区、第二光子反射层、深沟槽隔离区、光子吸收层、阴极、阳极、微透镜和衍射微结构。本公开通过P型重掺杂区和深N阱掺杂区形成PN结,SPAD形成于P型硅外延层中,利用深沟槽隔离区进行像素与像素之间的隔离,可有效降低像素之间的电子串扰。同时通过微透镜与倒金字塔型的表面衍射微结构将光子汇聚至感光区域,采用锗或者锗化硅材料作为光子吸收层,提高了SPAD图像传感器件对近红外波段光子的吸收效率,通过第一光子反射层和第二光子反射层,进一步提高光子吸收率。

    一种图像传感器的计数结果的校正方法和装置

    公开(公告)号:CN115683329A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211330669.8

    申请日:2022-10-27

    Abstract: 本公开提供了一种图像传感器的计数结果的校正方法,包括:针对每一个传感器像素,获取传感器像素的累加次数、探测效率和暗计数;根据累加次数获取传感器像素的计数结果的累加值;根据累加次数、探测效率和暗计数计算传感器像素的校正参数;根据累加值和校正参数计算传感器像素的已校正的计数结果;根据所有传感器像素的已校正的计数结果得到计数型图像传感器的已校正的计数结果。该方法对计数型图像传感器中的每一个传感器像素的计数结果均进行了校正,校正过程仅对非理想成像因素进行减除,不改变原有成像信息内容,去除了传感器像素阵列的不一致性,避免了对原始视觉成像信息造成畸变。

    一种单光子雪崩二极管图像传感器像素器件、制备方法

    公开(公告)号:CN113851500A

    公开(公告)日:2021-12-28

    申请号:CN202111125522.0

    申请日:2021-09-24

    Abstract: 本发明公开了一种单光子雪崩二极管图像传感器像素器件、制备方法,上述像素器件,包括:衬底;衬底内部设置第一P型硅掺杂区域;衬底上设置N型外延层;N型外延区域内部设置第二P型硅掺杂区域、第三P型硅掺杂区域、第四P型硅掺杂区域、N型硅掺杂区域;第一P型硅掺杂区域的上表面自左向右依次设置第二P型硅掺杂区域、第四P型硅掺杂区域、第三P型硅掺杂区域;第四P型硅掺杂区域上设置N型硅掺杂区域,用于形成PN结;第二P型硅掺杂区域和N型硅掺杂区域之间、第三P型硅掺杂区域和N型硅掺杂区域之间均设置第一隔离区域;在第二P型硅掺杂区域远离第一隔离区域的一侧、第三P型硅掺杂区域远离第一隔离区域的一侧均设置第二隔离区域。

    视觉成像与识别装置
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118714436A

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202410915543.X

    申请日:2024-07-09

    Abstract: 本公开提供了一种视觉成像与识别装置,可应用于图像处理技术领域。该装置包括:成像传感器,用于获取目标物体的二维图像信息和三维深度信息;信号整形与编码模块,用于对二维图像信息和三维深度信息进行信号整形和编码,获得目标二维图像信息与目标三维深度信息;处理模块,用于对目标二维图像信息与目标三维深度信息处理和识别,以产生识别结果;输出模块,用于对识别结果进行信号同步缓存与输出;以及可编程微控制器,用于对成像传感器、信号整形与编码模块、处理模块与输出模块提供同步控制信号,以控制装置同步协调运行。该装置能够天然地模仿人脑视觉系统的工作机理,具有高性能低功耗的优势。

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