[发明专利]用于执行反卷积计算的电子设备及其控制方法

说明书

公开了一种包括处理器的电子设备，其中，所述处理器被配置为：基于反卷积计算的输入数据被输入，获得计算信息；基于获得的所述计算信息获得输出数据的大小；使用地址产生模块获得与输出数据的大小对应的多个存储器地址值；使用卷积计算模块基于所述计算信息执行卷积计算以在卷积计算处理中获得中间值；使用地址产生模块获得多个获得的存储器地址中的与获得的中间值对应的存储器地址值；将获得的中间值存储在与所述中间值对应的存储器地址值中；使用累加计算模块基于与所述中间值对应的存储器地址值来累加至少一个中间值；以及基于累加的所述至少一个中间值获得针对输入数据的反卷积计算值。

技术领域

本公开总体上涉及一种电子设备，并且更具体地，涉及一种执行反卷积计算的电子设备及其控制方法。

背景技术

超分辨率(SR)可以指将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。人工智能(AI)模型可以用于执行SR操作，并且可以包括卷积层、非线性层和升尺度(upscaling)层。

支持SR网络的硬件加速器(HWA)可以包括用于执行卷积运算的硬件、支持由非线性函数组成的层的硬件、以及负责升尺度的硬件。

升尺度的方法可以依据计算方法或实现方法而变化。然而，当根据升尺度方法配置单独的硬件时，倾向于出现过大的区域变得被硬件占据的问题。

此外，包括执行卷积计算操作的硬件的电子设备可以具有单独的硬件以执行反卷积计算操作。因此，倾向于出现这样的问题：电子设备应当分配大的区域以具有用于执行卷积计算操作和反卷积计算操作两者的硬件。

发明内容

技术问题

相应地，在本领域中需要一种使嵌入式环境中由硬件占据的区域最小化的方法和电子设备。

问题解决方案

提供本公开是为了至少解决上述问题和/或缺点，并且至少提供下面描述的优点。

相应地，本公开的一方面是提供一种用于通过卷积计算处理获得反卷积计算的结果值的电子设备及其控制方法。

根据本公开的一方面，一种电子设备包括：存储器；和处理器，连接到存储器，其中，所述处理器被配置为控制电子设备，其中，所述处理器被配置为：基于反卷积计算的输入数据被输入，获得计算信息；基于获得的所述计算信息获得输出数据的大小；使用地址产生模块获得与输出数据的大小对应的多个存储器地址值；使用卷积计算模块基于所述计算信息执行卷积计算以在卷积计算处理中获得中间值；使用地址产生模块获得多个获得的存储器地址中的与获得的中间值对应的存储器地址值；将获得的中间值存储在与中间值对应的存储器地址值中；使用累加计算模块基于与中间值对应的存储器地址值来累加至少一个中间值；以及基于累加的所述至少一个中间值获得针对输入数据的反卷积计算值。

根据本公开的另一方面，一种控制电子设备的方法包括：基于反卷积计算的输入数据被输入，获得计算信息；基于获得的所述计算信息获得输出数据的大小；使用地址产生模块获得与输出数据的大小对应的多个存储器地址值；在卷积计算处理中使用卷积计算模块基于所述计算信息执行卷积计算以在卷积计算处理中获得中间值；使用地址产生模块获得多个获得的存储器地址中的与获得的中间值对应的存储器地址值；将获得的中间值存储在与所述中间值对应的存储器地址值中；使用累加计算模块基于与所述中间值对应的存储器地址值来累加至少一个中间值；以及基于累加的所述至少一个中间值获得针对输入数据的反卷积计算值。

附图说明

根据以下结合附图的描述，本公开的特定实施例的以上和其他方面、特征和优点将更加明显，其中：

图1是示出根据实施例的电子设备的框图；

图2示出了根据实施例的卷积计算操作；

图3示出了图2的卷积计算操作的部分操作；

图4示出了图2的卷积计算操作的部分操作；