[發明專利]數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110892844.1
• 申請日: 2021-08-04
• 公開（公告）號: CN113762342A
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發明（設計）人: 丁霄漢;張祥雨
• 申請（專利權）人: 北京曠視科技有限公司;北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 王婷婷

本申請實施例提供了數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括：獲取多層感知機的輸入數據；將輸入數據輸入到多層感知機中，得到處理結果，多層感知機包括：全局感知機，被配置為對輸入數據進行分塊，得到輸入數據對應的分塊結果，對分塊結果進行全局感知處理，得到輸入數據對應的全局感知結果；目標全連接層，被配置為對全局感知結果進行處理，得到處理結果，多層感知機通過對原始模型進行轉換操作而得到。多層感知機同時具有較快的處理速度和較高的精度，兼顧全局感知能力、分塊感知能力、局部感知能力。

技術領域

本申請涉及神經網絡領域，具體涉及數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

目前，實際應用的用于執行視覺任務的神經網絡通常基于諸如ResNet、RegNet的卷積神經網絡構建。多層感知機(Multi-Layer Perceptron，簡稱MLP)雖然具有表征能力強、相同參數量下計算量低的特點，但是由于多層感知機的全連接層沒有局部性，導致多層感知機的精度顯著低于卷積神經網絡，多層感知機無法實際用于構建用于執行視覺任務的神經網絡。

發明內容

本申請實施例提供一種數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質。

本申請實施例提供一種數據處理方法，包括：

獲取多層感知機的輸入數據；

將所述輸入數據輸入到多層感知機中，得到處理結果，其中，所述多層感知機包括：

全局感知機，被配置為對所述輸入數據進行分塊，得到所述輸入數據對應的分塊結果，對所述分塊結果進行全局感知處理，得到所述輸入數據對應的全局感知結果；

目標全連接層，被配置為對所述全局感知結果進行處理，得到處理結果，所述多層感知機通過對原始模型進行轉換操作而得到，所述原始模型被預先訓練，所述原始模型包括：所述全局感知機、分塊感知機、局部感知機，所述轉換操作包括：確定所述分塊感知機對應的全連接層參數信息，確定所述局部感知機對應的全連接層參數信息；基于所述分塊感知機對應的全連接層參數信息和所述局部感知機對應的全連接層參數信息，確定目標全連接層參數信息；將所述分塊感知機和所述局部感知機轉換為具有所述目標全連接層參數信息的所述目標全連接層。

本申請實施例提供一種數據處理裝置，包括：

獲取單元，被配置為獲取多層感知機的輸入數據；

處理單元，被配置為將所述輸入數據輸入到多層感知機中，得到處理結果，其中，所述多層感知機包括：全局感知機，被配置為對所述輸入數據進行分塊，得到所述輸入數據對應的分塊結果，對所述分塊結果進行全局感知處理，得到所述輸入數據對應的全局感知結果；目標全連接層，被配置為對所述全局感知結果進行處理，得到處理結果，所述多層感知機通過對原始模型進行轉換操作而得到，所述原始模型被預先訓練，所述原始模型包括：所述全局感知機、分塊感知機、局部感知機，所述轉換操作包括：確定所述分塊感知機對應的全連接層參數信息，確定所述局部感知機對應的全連接層參數信息；基于所述分塊感知機對應的全連接層參數信息和所述局部感知機對應的全連接層參數信息，確定目標全連接層參數信息；將所述分塊感知機和所述局部感知機轉換為具有所述目標全連接層參數信息的所述目標全連接層。