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公开(公告)号：CN117911747A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311773774.3
申请日：2023-12-22
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种用于神经网络的输入图像预处理方法，采用每个像素点的像素值全部为0的图像与输入图像进行加权平均预处理，同时引入XAI来推理分析采用不同取值的加权权重进行加权平均预处理得到的图像，得到推理精度和梯度积分后的特征图，采用加权权重的每个取值及对应的推理精度构成二维坐标点，在二维坐标系中标定这些二维坐标点形成推理精度曲线，进而基于推理精度曲线确定加权权重的最终取值，得到最终的预处理图像；优点是不但能够降低预处理过程中输入图像的计算复杂度，预处理效率较高，而且能够减少输入图像所需要的量化位宽，从而能够降低后续神经网络推理计算量和存储量，保证神经网络部署的实时性，并且可以避免神经网络黑盒问题。
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