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本发明公开了一种面向点云的高效二值化神经网络量化方法及装置。该方法使用熵最大化的聚合函数和逐层尺度恢复步骤，使点云神经网络可以通过训练过程中最小化损失函数，达到信息熵最大化和网络权重、激活量化损失最小化，从而减少量化损失，提高二值化点云神经网络的性能。本发明与按位运算完全兼容，具有快速推断量化神经网络的优点。事实表明，本发明在各种网络架构中的表现非常出色，在内存消耗，推理速度和准确性方面优于现有技术。
(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 CN 112183731 A
(43)申请公布日 2021.01.05
(21)申请号 202011105690.9
(22)申请日 2020.10.15
(71)申请人 北京航空航天大学
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