本發明公開了一種用于深度學習模型后訓練均勻量化的校準數據選擇方法，該方法包括聚類質心初始化、聚類質心更新、訓練集數據排序和校準集數據選擇四個步驟。首先，將符合均勻分布的隨機數據送入網絡進行前向推理，確定若干聚類質心。接著，通過訓練集數據...

本發明公開了一種基于視覺識別算法的銅箔寬度檢測裝置及方法，裝置包括：兩個攝像機，分別位于待檢測銅箔的兩側，固定在橋架上，采集銅箔兩側邊緣的圖像數據；驅動裝置，用于輸送銅箔，確保銅箔兩側邊緣在攝像機視野內平穩移動；后端分析服務器，接收來自...

本發明涉及軟件端口技術領域，且公開了一種軟件開發用端口快接裝置及其使用方法，包括機箱，機箱的右側開設有矩形口，機箱的頂部開設有固定孔，本發明針對在使用時受到外力時將會出現松動或是脫落，將插頭對準插座，手持插頭的兩側插入插座內，在插力的作...

本發明公開了一種隱式的視頻攻擊方法，包括：1、將惡意信息和原始清潔圖像輸入到第一級編碼器，得到低維度的惡意信息特征和原始清潔圖像特征；2、使用低維度的惡意信息特征第一次攻擊原始清潔圖像特征生成被攻擊的圖像特征；3、將被攻擊的圖像特征輸入...

本發明涉及計算機信息拷貝裝置技術領域，且公開了一種軟件開發用計算機信息拷貝裝置及其使用方法，包括主體，主體正面開設有滑動孔，主體頂部固定連接有控制器，控制器正面固定連接有微型推桿，微型推桿正面輸出端固定連接有推桿，推桿正面固定連接有移動...

本發明公開了一種整合粒度信息圖像超分辨率模型動態量化方法，包括以下步驟：步驟1、構建圖像超分辨率量化網絡，圖像超分辨率量化網絡包括粒度感知比特控制器和圖像熵的廣義分布統計模塊，其中粒度感知比特控制器形成初步位寬分配方案；圖像超分辨率量化...

本發明公開了一種基于長距離依賴關系和零樣本生成的模型量化方法，包括以下步驟：步驟1、構建合成數據生成網絡；步驟2、將標準高斯噪聲輸入合成數據生成網絡進行訓練直至合成數據生成網絡的損失收斂，得到合成數據；步驟3、將合成數據作為校準數據對目...

本發明公開了一種基于深度學習網絡的細粒度目標檢測方法，采集圖像數據；將采集的細粒度圖像數據進行預處理；將預處理后的圖像數據輸入到目標檢測模型（如YOLOv7、FasterRCNN）中獲取目標類別在圖像中的位置、大小和可信度信息，裁剪圖像...

本發明公開了一種基于語言專家模型的視覺常識推理方法，包括以下步驟：步驟1、獲取多個圖像?文本對數據構建數據集，圖像?文本對數據中視覺元素為圖像，語言元素為問題、答案選項和解釋選項；步驟2、采用圖像?文本對數據，對視覺語言模型VLM進行預...