[發(fā)明專利]一種面向圖像處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)垂直分割方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110037236.2 | 申請(qǐng)日: | 2021-01-12 |
| 公開(公告)號(hào): | CN112363844B | 公開(公告)日: | 2021-04-09 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 張北北;向甜;朱世強(qiáng);顧建軍;張鴻軒;李特 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 之江實(shí)驗(yàn)室 |
| 主分類號(hào): | G06F9/50 | 分類號(hào): | G06F9/50;G06T7/10;G06N3/04 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200 | 代理人: | 邱啟旺 |
| 地址: | 310023 浙江省杭州市余*** | 國(guó)省代碼: | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 面向 圖像 處理 卷積 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 垂直 分割 方法 | ||
1.一種面向圖像處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)垂直分割方法,其特征在于,包括以下步驟:
(1)對(duì)于圖像處理中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的連續(xù)卷積層,領(lǐng)導(dǎo)者節(jié)點(diǎn)獲取每一個(gè)卷積層的參數(shù)和超參數(shù)、卷積層之間的池化層的超參數(shù)、卷積層之間的批標(biāo)準(zhǔn)化層和線性整流函數(shù)層的超參數(shù),所述領(lǐng)導(dǎo)者節(jié)點(diǎn)將上述參數(shù)和超參數(shù)以多播通信形式分發(fā)給計(jì)算節(jié)點(diǎn);
(2)獲取連續(xù)卷積層中的最后一層卷積層的輸入特征圖,并將其分割為連續(xù)的子特征圖,并為所有子特征圖標(biāo)注坐標(biāo);具體包括如下子步驟:
(2.1)獲取連續(xù)卷積層中的最后一層卷積層的輸入特征圖,根據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,將最后一層卷積層的輸入特征圖分割為與計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)量相同的子特征圖;
(2.2)對(duì)于上述子特征圖所在的輸入特征圖,以左上角為原點(diǎn),上邊為軸,左邊為軸,建立二維笛卡爾坐標(biāo)系,原輸入特征圖中的每個(gè)像素點(diǎn)占一個(gè)坐標(biāo);
(2.3)依據(jù)原特征圖中各像素點(diǎn)的坐標(biāo),對(duì)子特征圖的左上角和右下角進(jìn)行坐標(biāo)標(biāo)注;
(3)根據(jù)每個(gè)子特征圖的坐標(biāo)和每個(gè)卷積層或池化層的超參數(shù),反推上一層對(duì)應(yīng)的子特征圖的坐標(biāo),直至獲得第一個(gè)卷積層的子特征圖的坐標(biāo);
(4)依據(jù)步驟(3)獲得的第一個(gè)卷積層的子特征圖的坐標(biāo),對(duì)第一層的輸入特征圖進(jìn)行分割,并將分割后的第一層的子特征圖分配給步驟(1)中的計(jì)算節(jié)點(diǎn);
(5)每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)根據(jù)連續(xù)的卷積層、卷積層之間的池化層、卷積層之間的批標(biāo)準(zhǔn)化層和線性整流函數(shù)層的參數(shù)和超參數(shù),對(duì)分配給該計(jì)算節(jié)點(diǎn)的子特征圖,進(jìn)行無精度損失的推理;
(6)當(dāng)所有計(jì)算節(jié)點(diǎn)均產(chǎn)生最后一個(gè)卷積層的輸出子特征圖后,領(lǐng)導(dǎo)者節(jié)點(diǎn)對(duì)所有的輸出子特征圖進(jìn)行匯總,生成最終的輸出特征圖。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述面向圖像處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)垂直分割方法,其特征在于,所述領(lǐng)導(dǎo)者節(jié)點(diǎn)通過以下方式獲得:對(duì)于資源受限的計(jì)算節(jié)點(diǎn),當(dāng)其被分配圖像處理中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理任務(wù)之后,通過多播通信形式,向計(jì)算節(jié)點(diǎn)發(fā)送所述資源受限的計(jì)算節(jié)點(diǎn)成為領(lǐng)導(dǎo)者節(jié)點(diǎn)的通知。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述面向圖像處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)垂直分割方法,其特征在于,步驟(3)中反推的方法為卷積過程的逆過程,所述卷積過程包括輸入特征圖填充和卷積計(jì)算。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述面向圖像處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)垂直分割方法,其特征在于,步驟(6)包括如下子步驟:
(6.1)領(lǐng)導(dǎo)者節(jié)點(diǎn)監(jiān)聽計(jì)算各計(jì)算節(jié)點(diǎn)的推理情況,當(dāng)所有計(jì)算節(jié)點(diǎn)均產(chǎn)生最后一個(gè)卷積層的輸出子特征圖后,該領(lǐng)導(dǎo)者節(jié)點(diǎn)發(fā)送收集子特征圖指令,各計(jì)算節(jié)點(diǎn)收到指令后,將子特征圖發(fā)送給領(lǐng)導(dǎo)者節(jié)點(diǎn);
(6.2)領(lǐng)導(dǎo)者節(jié)點(diǎn)收到各個(gè)子特征圖后,將子特征圖的坐標(biāo)進(jìn)行匯總,生成最終的輸出特征圖。
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