1.一種生成標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)的方法，其特征在于，所述方法通過將輸入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放、標(biāo)準(zhǔn)化，再經(jīng)過插值處理后獲得標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)，包括如下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟一中，將輸入圖像中的像素值逐一除以256，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放；
3.一種利用標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度的量化方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：
4.如權(quán)利要求3所述的量化方法，其特征在于，所述標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)適配所述深度學(xué)習(xí)模型的輸入尺寸大??；和/或，
5.如權(quán)利要求4所述的量化方法，其特征在于，將推理網(wǎng)絡(luò)模型從其原始框架中導(dǎo)出為onnx格式文件時(shí)，將模型的架構(gòu)、權(quán)重信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換和保存；通過兼容性調(diào)整使模型結(jié)構(gòu)適應(yīng)onnx格式要求；和/或，
6.如權(quán)利要求3所述的量化方法，其特征在于，步驟v后還包括量化自檢步驟：對(duì)每一層網(wǎng)絡(luò)的量化輸出與其前一層的輸出進(jìn)行比較，確保輸出的一致性和量化系數(shù)的準(zhǔn)確性；如果發(fā)現(xiàn)輸出不一致，自動(dòng)調(diào)整量化系數(shù)，直至輸出滿足一致性要求，保證模型量化后的推理精度與未量化模型接近。
7.一種實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-2之任一項(xiàng)所述方法，或3-6之任一項(xiàng)所述量化方法的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、模型訓(xùn)練模塊、模型轉(zhuǎn)換模塊、網(wǎng)絡(luò)解析模塊、校準(zhǔn)與量化模塊、模型驗(yàn)證模塊；
8.如權(quán)利要求1或2所述的生成標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)的方法，如權(quán)利要求3-6之任一項(xiàng)所述的量化方法，或如權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)在匹配模型的標(biāo)準(zhǔn)化圖像生成、提高模型推理效果、加速模型訓(xùn)練、減少模型量化損失中的應(yīng)用。
9.一種實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-6之任一項(xiàng)所述方法的硬件系統(tǒng)，其特征在于，所述硬件系統(tǒng)包括：存儲(chǔ)器和處理器；所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的方法。
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的方法。