[發明專利]卷積神經網絡操作實現方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210141616.5
• 申請日: 2022-02-16
• 公開（公告）號: CN114611683A
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發明（設計）人: 曹玉龍;張堯;孫康睿;陳標發;景博
• 申請（專利權）人: 杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技術高等研究院
• 主分類號: G06N3/063
• 分類號: G06N3/063;G06N3/04;G06F3/06
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 王衛麗

1.一種卷積神經網絡操作實現方法，其特征在于，所述方法包括：

將待處理圖像數據分別讀取到第一預設數目個第一緩存器中；

將卷積神經網絡的權值數據分別讀取到第二預設數目個第二緩存器中；所述第二預設數目小于所述第一預設數目；

基于所述權值數據對所述待處理圖像數據進行第三預設數目并行度的卷積神經網絡操作；所述第三預設數目為所述第一預設數目的整數倍。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述權值數據對所述待處理圖像數據進行第三預設數目并行度的卷積神經網絡操作，包括：

基于預設卷積核的尺寸，自每個第一緩存器中均讀出相應數目的待處理圖像數據；

根據第二緩存器中的權值數據和所述預設卷積核，對讀出的待處理圖像數據分別進行第三預設數目并行度的卷積操作。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據第二緩存器中的權值數據和所述預設卷積核，對讀出的待處理圖像數據分別進行第三預設數目并行度的卷積操作，包括：

根據預設卷積核，將自每個第一緩存器中讀出的待處理圖像數據分別與對應數目的權值數據進行累加計算，得到第三預設數目個第一中間數據；

根據預設卷積核和預設依賴關系對所述第一中間數據進行累加運算；

基于所有累加運算的結果得到待處理圖像數據的卷積操作結果。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，每個緩存器中均存儲第四預設數目行，所述第四預設數目行等于所述第二預設數目，且二者的乘積等于所述第一預設數目；

根據預設卷積核，將自每個第一緩存器中讀出的待處理圖像數據分別與對應數目的權值數據進行累加運算，得到第三預設數目個第一中間數據，包括：

將自每個第一緩存器中讀出的每行待處理圖像數據，均分別與對應的第五預設數目行的權值數據進行乘法計算；所述第五預設數目等于預設卷積核的高度。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據預設卷積核和預設依賴關系對所述第一中間數據進行累加運算，包括：

將預設卷積核的最下面一行與第一中間數據的第目標數目行重疊，并將第目標數目行待處理圖像數據和預設卷積核的每行分別做累加運算；

將所述預設卷積核依次向下平移一個步長，將上次運算的上一行待處理圖像數據和預設卷積核的每行分別做累加運算，直至遍歷完所有像素點的。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所有累加運算的結果得到待處理圖像數據的卷積操作結果，包括：

對于每行像素點，分別確定該行待處理圖像數據及多個相鄰行待處理圖像數據分別對應的一組中間運算結果；

按照預設規則，自每行待處理圖像數據對應的中間運算結果中各選取一個中間運算結果，組成該行像素點的卷積操作結果。

7.根據權利要求2-6任一項所述的方法，其特征在于，所述自每個第一緩存器中均讀出相應數目的待處理圖像數據之后，還包括：

采用寄存器打拍方式，依次將自每個第一緩存器中讀出的待處理圖像數據進行緩存。

8.一種卷積神經網絡操作實現裝置，其特征在于，包括：

第一讀取模塊，用于將待處理圖像數據分別讀取到第一預設數目個第一緩存器中；

第二讀取模塊，用于將卷積神經網絡的權值數據分別讀取到第二預設數目個第二緩存器中；所述第二預設數目小于所述第一預設數目；

卷積操作模塊，用于基于所述權值數據對所述待處理圖像數據進行第三預設數目并行度的卷積神經網絡操作；所述第三預設數目為所述第一預設數目的整數倍。

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器運行所述計算機程序以實現如權利要求1-7任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述程序被處理器執行實現如權利要求1-7中任一項所述的方法。