【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能以及图像处理，尤其涉及目标对象检测方法及其装置。
技术介绍
1、随着计算机技术的不断发展，目前有很多基于深度学习的目标对象检测方法被广泛应用于各个领域，可以对图像中包含的目标对象进行检测，以对图像中的目标对象进行准确识别。例如，在军事侦察领域，对坦克、战车等目标对象的检测；在导航领域，对车辆等目标对象的检测；在商品交易领域，对用户上传的图像或视频资源中包括的商品对象的检测等。
2、在实施本公开的过程中发现，现有对目标对象的检测方法，检测资源占用大，此外，在降低检测资源占用的情况下，会损失检测精度。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了一种目标对象检测方法及其装置。
2、根据本公开的第一个方面，提供了一种目标对象检测方法，包括：
3、对待检测图像的图像数据进行整型到浮点型的数据转换，得到初始图像数据，其中，待检测图像包括目标对象；
4、基于量化权重值和量化激活参数值，对初始图像数据依次执行卷积和激活操作，得到操作结果；
5本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种目标对象检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述浮点型到整型的量化转化包括对称量化转化；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述样本激活参数值和所述预设区间内出现的所述样本激活参数值的概率分布，确定量化转化前激活参数的第一目标取值范围，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述浮点型到整型的量化转化包括非对称
<...【技术特征摘要】
1.一种目标对象检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述浮点型到整型的量化转化包括对称量化转化；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述样本激活参数值和所述预设区间内出现的所述样本激活参数值的概率分布，确定量化转化前激活参数的第一目标取值范围，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：牟翰林，张道兵，杨侃，田璟，王文生，李聪健，赵梓钧，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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