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本发明公开了一种用于目标检测的深度卷积神经网络的压缩加速方法，包括：构建并训练一个用于目标检测的深度卷积神经网络；对深度卷积神经网络中所有的权重值和除最后一层外的各层经激活函数后的激活值进行量化测试，量化步长由小至大，测试该网络的检测性能损失情况，在设定的损失范围内选择最大的量化步长；利用该量化步长，确定神经网络中权重值与激活值的截断范围，对神经网络加以限制并训练网络；对深度卷积神经网络进行截断与量化，编写前向代码。本发明采用量化技术降低网络存储量，将网络中32位浮点数运算转化为8位整数运算，同
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN111105007A
(43)申请公布日
2020.05.05
(21)申请号20181
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