[发明专利]识别图像的方法和设备在审
申请号: | 202011450974.1 | 申请日: | 2020-12-09 |
公开(公告)号: | CN113408693A | 公开(公告)日: | 2021-09-17 |
发明(设计)人: | 金在渊 | 申请(专利权)人: | 三星电子株式会社 |
主分类号: | G06N3/04 | 分类号: | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
代理公司: | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人: | 黄晓燕;张川绪 |
地址: | 韩国京畿*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 识别 图像 方法 设备 | ||
提供了识别图像的方法和设备。所述方法包括:获得待识别的图像数据作为神经网络的输入数据;基于待识别的图像数据执行与神经网络的每个层有关的操作,以获得图像识别的结果;和输出图像识别的结果,其中,针对神经网络的目标层中的每个:提取目标层的元数据;通过将目标层的元数据与每个参考层的参考元数据进行比较,测量目标层与每个参考层之间的相似度;基于相似度在参考层之中选择对应层;和基于与对应层匹配的参考并行化策略,生成目标层的并行化策略,并且使用目标层的输入数据基于并行化策略执行与目标层有关的操作的并行处理。
本专利申请要求于2020年3月16日在韩国知识产权局提交的第10-2020-0032233号韩国专利申请的权益,所述韩国专利申请的全部公开出于所有目的通过引用包含于此。
技术领域
下面的描述涉及用于识别图像的方法和设备,更具体地,涉及通过神经网络模型的并行处理来实现图像识别的方法和设备。
背景技术
已经使用例如由处理器实现的神经网络模型作为专用计算结构来实现图像识别处理的技术自动化,神经网络模型可在大量的训练之后提供输入模式与输出模式之间的计算上直观的映射。被训练以生成这样的映射的能力可被称为“神经网络的训练能力”。此外,由于专门的训练,这样的专用的和训练的神经网络可具有针对未被训练的输入模式生成相对准确的输出的泛化能力。为了处理与神经网络模型的训练和推断有关的操作,更快速地收敛到结果的方法可包括例如模型并行化(model parallelization)和/或数据并行化(data parallelization)。
发明内容
提供本发明内容来以简化的形式介绍在以下具体实施方式中进一步描述的构思的选择。本发明内容不意在确定要求权利的主题的关键特征或必要特征,也不意在用于帮助确定要求权利的主题的范围。
在一个总体方面,一种识别图像的方法,所述方法包括:获得待识别的图像数据作为神经网络的输入数据;基于待识别的图像数据执行与神经网络的每个层有关的操作,以获得图像识别的结果;和输出图像识别的结果,其中,针对神经网络的目标层中的每个:提取目标层的元数据;通过将目标层的元数据与每个参考层的参考元数据进行比较,测量目标层与每个参考层之间的相似度;基于相似度在参考层之中选择对应层;和基于与对应层匹配的参考并行化策略,生成目标层的并行化策略,并且使用目标层的输入数据基于并行化策略执行与目标层有关的操作的并行处理。
目标层是从神经网络的多个层选择的一个或多个层。
神经网络的第一层的输入数据为待识别的图像数据,神经网络的第一层之外的层的输入数据为前一层的输出数据。
在一个总体方面,一种识别图像的设备,所述设备包括:处理器;和存储器,包括能够由处理器执行的指令,其中,响应于所述指令被处理器执行,处理器被配置为:获得待识别的图像数据作为神经网络的输入数据;基于待识别的图像数据执行与神经网络的每个层有关的操作,以获得图像识别的结果;和输出图像识别的结果,其中,针对神经网络的目标层中的每个:提取目标层的元数据;通过将目标层的元数据与每个参考层的参考元数据进行比较,测量目标层与每个参考层之间的相似度;基于相似度在参考层之中选择对应层;和基于与对应层匹配的参考并行化策略,生成目标层的并行化策略,并且使用目标层的输入数据基于并行化策略执行与目标层有关的操作的并行处理。
在一个总体方面,一种训练用于识别图像的神经网络的方法,所述方法包括:获取训练图像数据;基于训练图像数据对神经网络进行训练,其中,在训练中,针对神经网络的目标层中的每个:提取目标层的元数据;通过将目标层的元数据与每个参考层的参考元数据进行比较,测量目标层与每个参考层之间的相似度;基于相似度在参考层之中选择对应层;和基于与对应层匹配的参考并行化策略,生成目标层的并行化策略,并且使用目标层的输入数据基于并行化策略执行与目标层有关的操作的并行处理。
目标层是从神经网络的多个层选择的一个或多个层。
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