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龙图腾网获悉上海商汤临港智能科技有限公司申请的专利神经网络的量化方法、目标检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115018070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210603119.2，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权神经网络的量化方法、目标检测方法及装置是由黄洋逸;杨国润;卢乐炜;王哲设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络的量化方法、目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种神经网络的量化方法、目标检测方法及装置，其中，神经网络的量化方法包括：获取待量化神经网络和训练数据，并对待量化神经网络的待量化网络层进行量化处理，得到初始量化网络；针对初始量化网络中待调整的第一目标网络层，基于第一目标网络层之前的经过调整后的第二目标网络层，对训练数据进行处理得到中间输出数据，并基于第一目标网络层对中间输出数据进行处理得到第一输出数据；基于待量化神经网络中，与第一目标网络层和第二目标网络层分别对应的待量化网络层，对训练数据进行处理得到第二输出数据；基于第一输出数据和第二输出数据对第一目标网络层的网络参数进行调整，得到待量化网络对应的量化后的目标神经网络。

本发明授权神经网络的量化方法、目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种点云目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待量化神经网络和训练数据，并对所述待量化神经网络的待量化网络层进行量化处理，得到初始量化网络； 针对所述初始量化网络中待调整的第一目标网络层，基于所述第一目标网络层之前的经过调整后的第二目标网络层，对所述训练数据进行处理得到中间输出数据，并基于所述第一目标网络层对所述中间输出数据进行处理得到第一输出数据； 基于所述待量化神经网络中，与所述第一目标网络层和所述第二目标网络层分别对应的待量化网络层，对所述训练数据进行处理得到第二输出数据； 基于所述第一输出数据和所述第二输出数据对所述第一目标网络层的网络参数进行调整，得到所述待量化网络对应的量化后的目标神经网络； 利用所述目标神经网络对部署在自动驾驶装置上的激光雷达采集到的激光雷达点云数据进行目标检测； 所述基于所述第一输出数据和所述第二输出数据对所述第一目标网络层的网络参数进行调整，包括： 基于所述第一输出数据和所述第二输出数据对所述第一目标网络层的偏置值进行调整；和或，基于所述第一输出数据、所述第二输出数据以及待训练的取整掩模参数对所述第一目标网络层的权重值进行调整，其中，所述取整掩模参数用于对所述第一目标网络层的权重值进行取整处理； 所述基于所述第一输出数据和所述第二输出数据对所述第一目标网络层的偏置值进行调整，包括： 基于所述第一输出数据和所述第二输出数据，确定所述第一目标网络层对应的偏置调整值； 基于所述偏置调整值对所述第一目标网络层的偏置值进行调整； 确定所述第一目标网络层的第一损失值，并在所述第一损失值不满足第一预设条件的情况下，基于偏置值调整后的第一目标网络层对所述第一输出数据进行更新； 基于更新后的第一输出数据和所述第二输出数据，返回执行确定偏置调整值的步骤，直至所述第一损失值满足所述第一预设条件； 所述训练数据包括样本图像，所述第一输出数据包括第一特征图，所述第二输出数据包括第二特征图； 所述基于所述第一输出数据和所述第二输出数据，确定所述第一目标网络层对应的偏置调整值，包括： 基于所述第一特征图和所述第二特征图各通道经过激活处理后的取值以及掩模，确定所述偏置调整值，其中，所述掩模用于筛选所述第一特征图和所述第二特征图在计算所述偏置调整值时的通道值，所述掩模是基于所述第一目标网络层在进行初步范围调整时的边界参数确定的。

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