[发明专利]用于执行神经网络操作的设备和操作该设备的方法

权利要求书

1.一种操作神经网络装置的方法，所述神经网络装置被配置为对连续输入的图像帧执行神经网络操作，所述方法包括：

由处理电路，通过对基于当前图像帧与先前图像帧之间的差产生的第一增量特征图执行线性操作来产生第二增量特征图；

将作为第二先前特征图的特征值从至少一个存储器加载到处理电路上，所加载的特征值是与存储在所述至少一个存储器中的第一特征图中的将被更新的第一局部区域对应的特征值；

由处理电路，基于第二增量特征图和第二先前特征图来产生第二当前特征图；

通过将第二当前特征图存储在所述至少一个存储器中来更新第一特征图。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

由处理电路，通过对第二先前特征图和第二当前特征图执行非线性操作来产生第三增量特征图。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于第二增量特征图的增量特征值来确定第一特征图中的第一局部区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定将被更新的第一局部区域的步骤包括：

将与第二增量特征图中的具有阈值或更大的增量特征值的增量特征的位置对应的第一特征图的区域确定为第一局部区域。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，确定将被更新的第一局部区域的步骤包括：

从第二增量特征图的多个区域之中确定至少一个有效区域，所述至少一个有效区域包括参考数量或更多的等于或大于阈值的增量特征值；

将第一特征图的多个区域之中的与所述至少一个有效区域对应的至少一个区域确定为第一局部区域。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于先前图像帧和当前图像帧来导出图像上的对象的几何运动。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

基于几何运动来预测第二当前特征图中的当对下一图像帧执行神经网络操作时将被更新的第二局部区域，

其中，更新第一特征图的步骤包括：

基于预测的第二局部区域来将第二当前特征图中的第二局部区域存储在第一存储器中，

将第二当前特征图中的除了预测的第二局部区域之外的其余的区域存储在第二存储器中。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，第一存储器的访问延迟比第二存储器的访问延迟短。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，第一存储器是内部存储器，第二存储器是外部存储器。

10.根据权利要求6所述的方法，还包括：

基于几何运动来确定表示先前图像帧与当前图像帧之间的转换关系的转换函数；

通过基于转换函数将在对先前图像帧执行神经网络操作时产生的先前输出特征图进行转换，来估计关于当前图像帧的输出特征图，

其中，第一增量特征图与当前图像帧的多个区域之中的先前输出特征图的特征值和估计的输出特征图的特征值之间的差等于或大于参考值的区域对应。

11.一种操作应用处理器的方法，所述应用处理器被配置为执行神经网络操作，所述方法包括：

由计算模块，通过对基于先前输入帧与当前输入帧之间的差产生的增量特征图执行线性操作来产生线性增量特征图；

将第一特征值从第一存储器和第二存储器中的至少一个加载到计算模块的处理电路上，

所述第一特征值被包括在至少一个第一块中，

所述至少一个第一块是存储在第一存储器和第二存储器中的所述至少一个中的先前特征图的多个块之中的与线性增量特征图的有效块对应的块；

由计算模块，通过对包括在线性增量特征图的有效块中的增量特征值的每一个和所述第一特征值之中的对应的特征值进行相加来产生当前特征图；

由计算模块，基于当前特征图来更新先前特征图。