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1. WO2022021083 - IMAGE PROCESSING METHOD, IMAGE PROCESSING DEVICE, AND COMPUTER READABLE STORAGE MEDIUM

Publication Number WO/2022/021083
Publication Date 03.02.2022
International Application No. PCT/CN2020/105263
International Filing Date 28.07.2020
IPC
G06T 1/40 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
1General purpose image data processing
20Processor architectures; Processor configuration, e.g. pipelining
40Neural networks
CPC
G06T 1/20
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
1General purpose image data processing
20Processor architectures; Processor configuration, e.g. pipelining
Applicants
  • 深圳市大疆创新科技有限公司 SZ DJI TECHNOLOGY CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • 曾志豪 ZENG, Zhihao
  • 曹子晟 CAO, Zisheng
  • 应礼剑 YING, Lijian
  • 李志强 LI, Zhiqiang
Agents
  • 北京博思佳知识产权代理有限公司 BEIJING BESTIPR INTELLECTUAL PROPERTY LAW CORPORATION
Priority Data
Publication Language Chinese (zh)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) IMAGE PROCESSING METHOD, IMAGE PROCESSING DEVICE, AND COMPUTER READABLE STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ DE TRAITEMENT D'IMAGE, DISPOSITIF DE TRAITEMENT D'IMAGE ET SUPPORT DE STOCKAGE LISIBLE PAR ORDINATEUR
(ZH) 图像处理方法、图像处理装置及计算机可读存储介质
Abstract
(EN) Disclosed in embodiments of the present application is an image processing method, applied to a neural network. The method comprises: determining a target dynamic range of an image to be processed, said image being used for being inputted into the neural network; determining a target quantization parameter set adapted to the target dynamic range from multiple candidate quantization parameter sets, different quantization parameter sets being adapted to different dynamic ranges; performing quantization processing on said image according to the target quantization parameter set, such that image data of said image is quantified into fixed-point data whose accuracy is adapted to the target dynamic range. The image processing method disclosed in the embodiments of the present application solves the technical problem that the accuracy of an output result of the neural network is insufficient after quantization is performed by existing quantization methods.
(FR) Est divulgué dans les modes de réalisation de la présente demande un procédé de traitement d'image appliqué à un réseau neuronal. Le procédé consiste à : déterminer une plage dynamique cible d'une image à traiter, ladite image étant utilisée pour être entrée dans le réseau neuronal ; déterminer un ensemble de paramètres de quantification cible adapté à la plage dynamique cible à partir de multiples ensembles de paramètres de quantification candidats, différents ensembles de paramètres de quantification étant adaptés à différentes plages dynamiques ; effectuer un traitement de quantification sur ladite image en fonction de l'ensemble de paramètres de quantification cible, de telle sorte que des données d'image de ladite image sont quantifiées en données de point fixe dont la précision est adaptée à la plage dynamique cible. Le procédé de traitement d'image divulgué dans les modes de réalisation de la présente demande résout le problème technique selon lequel la précision d'un résultat de sortie du réseau neuronal est insuffisante après que la quantification a été effectuée par des procédés de quantification existants.
(ZH) 本申请实施例公开了一种图像处理方法,应用于神经网络,所述方法包括:确定待处理图像的目标动态范围,所述待处理图像用于输入所述神经网络;从多个候选的量化参数集中确定与所述目标动态范围适配的目标量化参数集,其中,不同的所述量化参数集适配不同的动态范围;根据所述目标量化参数集,对所述待处理图像进行量化处理,将所述待处理图像的图像数据量化为精度与所述目标动态范围相适配的定点数据。本申请实施例公开的图像处理方法,解决了通过已有量化方法量化后,神经网络的输出结果精度不足的技术问题。
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