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公开(公告)号：CN119832566A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411852585.X
申请日：2024-12-16
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及卷积神经网络技术领域，公开了一种基于FPGA和Winograd算法的手写数字识别方法及加速器，使用图像传感器采集手写数字图像，并对手写数字图像进行预处理，得到预处理后的手写数字图像，采用MNIST数据库作为训练样本库，以LeNet‑5网络模型为基础模型搭建手写数字识别网络，将预处理后的手写数字图像作为特征图输入基于Winograd算法改进的手写数字识别网络，在FPGA上使用Winograd算法进行卷积处理，经过池化操作后的进入全连接层，在FPGA上实现全连接层，完成权重与输入特征图的乘法和累加操作，通过输出层得到手写数字的识别结果；本发明利用FPGA的并行处理能力和Winograd算法对卷积运算的优化，加速单次卷积速度，提高了识别速度和准确性，能够满足实时性要求较高的应用场景。
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公开(公告)号：CN119722693A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411860813.8
申请日：2024-12-17
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，本发明公开了一种眼底图像分割方法、装置、设备和存储介质，其包括采集患者眼底图像，并对患者眼底图像进行数据预处理，得到原始图像数据和评估数据；对原始图像数据进行物理增强，获得增强图像数据；建立卷积神经网络，并利用卷积神经网络对增强图像数据进行特征提取，得到特征数据；对特征数据进行自适应加权处理，得到加权数据；对加权数据进行形态学操作，得到待评估数据；利用评估数据对待评估数据进行数据评估，得到评估结果，并根据评估结果得到输出数据；通过利用卷积神经网络进行特征提取，并利用自适应加权处理对眼底图像进行特征加权处理，提升了对多特征眼底图像的分析能力。
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公开(公告)号：CN118657842B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411142878.9
申请日：2024-08-20
Applicant: 季华实验室
IPC: G06T9/00 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于平行适配器的图像压缩方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，基于平行适配器的图像压缩方法包括：获取原始图像、原始图像的多张编辑图像以及原始图像的隐式神经表示网络；根据隐式神经表示和多个平行适配器进行网络并联，生成待训练压缩网络；根据多张编辑图像对待训练压缩网络进行训练，得到目标图像压缩网络；根据目标图像压缩网络得到原始图像以及各编辑图像的图像压缩结果。通过上述方式，在隐式神经表示的网络结构中并联多个平行适配器，使用平行适配器来存储不同INRs之间的残差，从而节约多个INRs所需的存储空间，使用模型微调的方式有效缓解了INR冗余存储的问题，提高了图像压缩的灵活性。
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公开(公告)号：CN118657842A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411142878.9
申请日：2024-08-20
Applicant: 季华实验室
IPC: G06T9/00 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于平行适配器的图像压缩方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，基于平行适配器的图像压缩方法包括：获取原始图像、原始图像的多张编辑图像以及原始图像的隐式神经表示网络；根据隐式神经表示和多个平行适配器进行网络并联，生成待训练压缩网络；根据多张编辑图像对待训练压缩网络进行训练，得到目标图像压缩网络；根据目标图像压缩网络得到原始图像以及各编辑图像的图像压缩结果。通过上述方式，在隐式神经表示的网络结构中并联多个平行适配器，使用平行适配器来存储不同INRs之间的残差，从而节约多个INRs所需的存储空间，使用模型微调的方式有效缓解了INR冗余存储的问题，提高了图像压缩的灵活性。
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