[发明专利]识别图像的方法和设备

权利要求书

1.一种识别图像的方法，包括：

获得输入图像；

基于输入图像计算神经网络的输入特征图；

针对神经网络内的至少一个层的每个层，

获得所述层的输入特征图的多个输入平面之中的与多个输入通道中的第一输入通道对应的第一输入平面；

接收所述层的权重核的多个权重平面之中的与第一输入通道对应的第一权重平面；

通过累积第一输入平面中的第一输入元素的至少一部分与第一权重平面中的第一权重元素的至少一部分之间的乘法运算的乘法结果来生成第一累积数据；以及

基于第一累积数据生成所述层的输出特征图的多个输出平面之中的与多个输出通道中的第一输出通道对应的第一输出平面；以及

基于输出特征图，输出图像识别结果，

其中，所述多个输入平面与所述多个输入通道一一对应，所述多个权重平面与所述多个输入通道一一对应，并且

其中，所述多个输出平面与所述多个输出通道一一对应。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于输入图像计算神经网络的输入特征图的步骤包括：神经网络的第i层基于作为第i层的输入特征图的第i-1层的输出特征图，输出第i层的输出特征图，i为大于1的整数，

其中，神经网络的第一层接收输入图像，并基于输入图像输出第一层的输出特征图作为第二层的输入特征图，

其中，神经网络的最后层基于前一层的输出特征图生成并输出图像识别结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，

生成第一输出平面的步骤包括：

基于包括第一累积数据的每个输入通道的累积数据的和来生成第一输出平面。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获得所述多个输入平面之中的与所述多个输入通道中的第二输入通道对应的第二输入平面；

接收所述多个权重平面中之中的与第二输入通道对应的第二权重平面；以及

通过累积第二输入平面中的第二输入元素的至少一部分与第二权重平面中的第二权重元素的至少一部分之间的乘法运算的乘法结果来生成第二累积数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，生成第一输出平面的步骤包括：

基于第一累积数据和第二累积数据的和来生成第一输出平面。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，生成第一累积数据的步骤包括：

从第一输入平面提取与第一权重元素的所述部分对应的第一输入元素向量；

生成第一加权输入元素向量，第一加权输入元素向量对应于第一输入元素向量与第一权重元素的所述部分之间的乘法运算的乘法结果；以及

通过累积第一加权输入元素向量来生成第一累积数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，提取第一输入元素向量的步骤包括：

基于第一权重元素的所述部分的索引来确定与第一输入元素向量对应的偏移；以及

基于确定的偏移从第一输入平面提取第一输入元素向量。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，第一输入元素向量的尺寸和第一加权输入元素向量的尺寸对应于单指令多数据运算单元。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，当生成第一累积数据时，跳过将第一权重元素的所述部分之中的与零值对应的零权重元素与第一输入元素的所述部分相乘的运算。

10.根据权利要求1所述的方法，还包括：

确定第一权重元素之中不与零对应的非零权重元素的数量；以及

从多种操作类型中选择与确定的非零权重元素的数量对应的操作类型，以执行预设类型的操作。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，生成第一累积数据的步骤包括：

通过基于选择的操作类型累积第一输入元素的所述部分和与第一权重元素的所述部分对应的非零权重元素之间的乘法运算的乘法结果来生成第一累积数据。