[发明专利]卷积运算方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201710866060.5 | 申请日： | 2017-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN109543139B | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 张渊 | 申请（专利权）人： | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/15 | 分类号： | G06F17/15;G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 马敬;项京 |
| 地址： | 310051 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 卷积 运算 方法 装置 计算机 设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种卷积运算方法，其特征在于，涉及深度学习技术领域，应用于具有图像处理功能的摄像机，所述方法包括：
获取卷积神经网络中网络层的输入图像数据；
将所述输入图像数据沿深度方向进行划分，得到多个切片；
针对各切片，每次按照预设步长，分别提取该切片中各深度的数据点，得到多个数据点；
将每次从各切片中提取的多个数据点映射至三维数据中不同深度的同一位置，分别得到各切片对应的待合并数据；
沿深度方向，将多个待合并数据进行排列，得到重排列后的数据；
利用预设尺寸的卷积核对所述重排列后的数据进行卷积运算，得到卷积结果。
2.一种卷积运算装置，其特征在于，涉及深度学习技术领域，应用于具有图像处理功能的摄像机，所述装置包括：
获取模块，用于获取卷积神经网络中网络层的输入图像数据；
划分模块，用于将所述输入图像数据沿深度方向进行划分，得到多个切片；
提取模块，用于针对各切片，每次按照预设步长，分别提取该切片中各深度的数据点，得到多个数据点；
映射模块，用于将每次从各切片中提取的多个数据点映射至三维数据中不同深度的同一位置，分别得到各切片对应的待合并数据；沿深度方向，将多个待合并数据进行排列，得到重排列后的数据；
运算模块，用于利用预设尺寸的卷积核对所述重排列后的数据进行卷积运算，得到卷积结果。
3.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器，所述通信接口，所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器，用于存放计算机程序；
所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现权利要求1所述的方法步骤。
4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1所述的方法步骤。
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