[發明專利]一種數據處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202110603502.3
• 申請日: 2021-05-31
• 公開（公告）號: CN113313787A
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發明（設計）人: 曹雨;王文強;胡英俊;徐寧儀
• 申請（專利權）人: 上海陣量智能科技有限公司
• 主分類號: G06T11/40
• 分類號: G06T11/40;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京中知恒瑞知識產權代理事務所(普通合伙) 11889
• 代理人: 吳迪

本公開提供了一種數據處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質，其中，該方法包括：獲取目標網絡層輸入的待處理圖像；其中，目標網絡層對應的第一通道數大于待處理圖像對應的第二通道數；根據第二通道數和待處理圖像的初始寬度信息，確定待處理圖像的目標寬度信息；其中，目標寬度信息和待處理圖像的初始高度信息，用于表征待處理圖像對應的圖像數據；對目標寬度信息和待處理圖像的初始高度信息所表征的圖像數據進行處理，得到待處理圖像的處理結果。本公開實施例通過將輸入的圖像數據的初始寬度信息調整為目標寬度信息，減少了在圖像寬度方向上需要填充的無效數據的數據量，從而提高了硬件乘法器的利用率以及圖像處理的時間。

技術領域

本公開涉及人工智能技術領域，具體而言，涉及一種數據處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

神經網絡模型作為人工智能技術領域的研究熱點，在圖像處理場景中發揮著重要作用。在利用神經網絡模型進行對待處理圖像進行處理的過程中，神經網絡模型的輸入層所需要的處理的圖像數據大多是1通道channel數據或3通道channel數據，其中，1channel數據對應于灰度圖像，3channel數據對應于RGB圖像或YUV圖像。

然而，神經網絡模型中對輸入層的數據進行計算和處理的硬件乘法器支持16channel數據的并行計算。因此，針對輸入的1channel數據或3channel數據，需要將對其進行無效數據的填充以得到16channel數據，例如，補充無效數據0。之后，可以利用硬件乘法器對填充得到的16channel數據進行并行計算，從而確定輸入層對應的輸出結果。

但是，通過填充無效數據實現16channel數據的并行計算的方式，增加了的硬件乘法器所需要處理的無效數據的數據量，從而降低了硬件乘法器的利用率。并且，輸入層無效數據的增加，還將造成無效權重值數據的增加以實現對輸入層增加的無效數據的匹配。從而，大大增加了確定輸入層對應的輸出結果所需要處理的數據量、計算量，并進一步地增加了圖像處理的時間，降低了神經網絡模型的性能。

發明內容

本公開實施例至少提供一種數據處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質，以減少所需要處理的數據量、計算量和圖像處理時間，提升硬件乘法器的利用率和神經網絡模型的性能。

第一方面，本公開實施例提供了一種數據處理方法，包括：

獲取目標網絡層輸入的待處理圖像；其中，所述目標網絡層對應的第一通道數大于所述待處理圖像對應的第二通道數；

根據所述第二通道數和所述待處理圖像的初始寬度信息，確定所述待處理圖像的目標寬度信息；其中，所述目標寬度信息和所述待處理圖像的初始高度信息，用于表征所述待處理圖像對應的圖像數據；

對所述目標寬度信息和所述待處理圖像的初始高度信息所表征的圖像數據進行處理，得到所述待處理圖像的處理結果。

基于第二通道數，能夠確定待處理圖像中的每個像素點對應的圖像數據的數量，例如，第二通道數為3，則一個像素點對應的圖像數據的數量為3，分別為R通道圖像數據，G通圖像數據和B通道圖像數據。初始寬度信息能夠指示每個像素點在圖像寬度方向上的位置，以及在圖像寬度方向上像素點的數量，因此，基于第二通道數和初始寬度信息，能夠實現在不改變像素點之間的相對位置的基礎上，將每個像素點對應的圖像數據調整到圖像寬度方向上，得到待處理圖像的目標寬度信息，增加了圖像寬度方向上的有效數據量，減少在圖像寬度方向上需要填充的無效圖像數據的數據量。然后，基于調整后的圖像數據進行數據處理，由于無效圖像數據的減少，提高了硬件乘法器的利用率，同時，無效圖像數據的減少，權重數據中對應的匹配的無效權重值也將減少，從而，降低了確定待處理圖像的處理結果所需要處理的數據量、計算量，并進一步地減少了圖像處理的時間，提高了神經網絡模型的性能。

在一種可能的實施方式中，所述初始寬度信息包括所述待處理圖像中各個像素點在圖像寬度方向上的第一坐標值；所述初始高度信息包括所述待處理圖像中各個像素點在圖像高度方向上的第二坐標值；