公开(公告)号：CN117521732A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202210880350.6

申请日：2022-07-25

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 王贤礼 ,  冯仁光 ,  陈辉

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种自定义网络层的检测方法、装置及设备，该方法包括：将目标网络模型作为待检测模型，基于多个业务处理逻辑的预设执行顺序，从多个业务处理逻辑中遍历出第一个业务处理逻辑作为目标业务处理逻辑；判断待检测模型是否存在目标业务处理逻辑不支持的自定义网络层；如果是，则将自定义网络层的信息添加到自定义层列表；基于自定义网络层将待检测模型拆分成至少两个子模型；基于至少两个子模型确定待检测模型，遍历出目标业务处理逻辑的下一个业务处理逻辑作为目标业务处理逻辑，返回执行判断待检测模型是否存在目标业务处理逻辑不支持的自定义网络层。通过本申请方案，可以正常运行目标网络模型，基于目标网络模型实现人工智能处理。

公开(公告)号：CN112819153A

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN202011622615.X

申请日：2020-12-31

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 孟泽民 ,  冷明鑫 ,  袁浩然 ,  高其涛 ,  陈辉

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/02 ,  G06N3/063

Abstract: 本申请实施例提供了一种模型转化方法及装置，涉及人工智能技术领域，包括：获得基于原始深度学习框架生成的原始网络模型；识别所述原始网络模型中的第一类算子；提取所述第一类算子的算法逻辑，根据所述算法逻辑生成目标平台支持的目标逻辑代码，并获得所述第一类算子的参数列表，其中，所述目标平台为：用于部署转化后原始网络模型的推理平台；按照所述原始网络模型的数据处理流向，依次对所述原始网络模型的各个算子进行转化，实现对所述原始网络模型的转化，在待转化的算子为第一类算子的情况下，按照目标框架所支持的参数格式对该算子的参数列表中的参数进行转化。应用上述方案可以提高模型转化效率。

公开(公告)号：CN112819153B

公开(公告)日：2023-02-07

申请号：CN202011622615.X

申请日：2020-12-31

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 孟泽民 ,  冷明鑫 ,  袁浩然 ,  高其涛 ,  陈辉

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/063

Abstract: 本申请实施例提供了一种模型转化方法及装置，涉及人工智能技术领域，包括：获得基于原始深度学习框架生成的原始网络模型；识别所述原始网络模型中的第一类算子；提取所述第一类算子的算法逻辑，根据所述算法逻辑生成目标平台支持的目标逻辑代码，并获得所述第一类算子的参数列表，其中，所述目标平台为：用于部署转化后原始网络模型的推理平台；按照所述原始网络模型的数据处理流向，依次对所述原始网络模型的各个算子进行转化，实现对所述原始网络模型的转化，在待转化的算子为第一类算子的情况下，按照目标框架所支持的参数格式对该算子的参数列表中的参数进行转化。应用上述方案可以提高模型转化效率。

公开(公告)号：CN117762426A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311789189.2

申请日：2023-12-22

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 孟泽民 ,  高其涛 ,  张冰逸 ,  骆云飞 ,  陈辉

IPC: G06F8/51 ,  G06F8/60 ,  G06F11/36

Abstract: 本申请公开一种应用部署方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：确定第一语言开发的待部署应用，调用以第一语言开发的对应预设仿真接口，运行所述待部署应用的至少第一部分功能，并得到运行结果；所述预设仿真接口的功能与第二设备中相应接口的功能相同，所述第二设备中运行基于相应第二语言开发的接口运行以第二语言开发的应用；若相应运行结果满足预设验证效果要求，对所述待部署应用进行转换，并将转换后的所述待部署应用部署至所述第二设备中，其中，对所述待部署应用进行转换包括将待部署应用转换为可以在第二设备中运行的应用以及将该应用的代码转变为第二语言编写的代码。本申请解决相关技术中，难以满足实际应用需求的技术问题。

公开(公告)号：CN117725968A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311827413.2

申请日：2023-12-27

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 孟泽民 ,  陈辉 ,  冯震 ,  高其涛

IPC: G06N3/0495 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种模型压缩方法、计算机设备和存储介质，属于模型处理技术领域。本发明包括获取多组模型参数，模型参数包括卷积核大小和与通道数相关的参数，其中，与通道数相关的参数是在目标平台上运行时能令目标平台性能最优的目标测试模型对应的参数，可以认为，当待压缩模型的卷积核大小与模型参数中的与通道数相关的参数一致时，其与目标平台的适配性最好。基于此，根据待压缩模型的卷积核大小从多组模型参数中确定与待压缩模型的卷积核大小匹配的目标参数，该目标参数即待压缩模型期望的与通道数相关的参数。这样根据目标参数对待压缩模型的通道进行裁剪后得到的目标模型与目标平台的适配性可以达到最优。

公开(公告)号：CN114676812A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202011552462.6

申请日：2020-12-24

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 冯仁光 ,  陈辉 ,  叶挺群

IPC: G06N3/04

Abstract: 本申请实施例提供一种深度学习模型转换方法及装置，该方法包括：根据函数装饰器和捕获函数对第一模型的网络结构代码进行处理，获取第一模型中的公共层、自定义层、以及每个层的层参数，第一模型为在第一深度学习框架下可识别的模型；根据公共层、自定义层和每个层的层参数，生成第一模型的中间表示格式IR，所述中间表示格式为多个深度学习框架下进行模型转换的统一表示格式；根据第一模型的中间表示格式，生成第二深度学习框架下可识别的第二模型。能实现自定义层的完整转换，从而保障第一模型在不同深度学习模型框架下的正确转换。