[发明专利]利用了1xK或Kx1卷积运算的CNN方法及装置有效
| 申请号： | 201911314750.5 | 申请日： | 2019-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN111476247B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 金桂贤;金镕重;金寅洙;金鹤京;南云铉;夫硕焄;成明哲;吕东勋;柳宇宙;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰 | 申请（专利权）人： | 斯特拉德视觉公司 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 金玲;崔成哲 |
| 地址： | 韩国庆*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及利用了1xK或Kx1卷积运算的CNN方法及装置，其利用为使用于满足KPI的硬件优化而提供的1xK卷积运算或Kx1卷积运算来学习CNN的参数，其特征在于，包括如下步骤：学习装置(a)使重塑层将由训练图像或对此进行加工的特征图的K个通道构成的各个组内的特征2维地级联来生成重塑特征图，使后续卷积层对重塑特征图适用1xK卷积运算或Kx1卷积运算来生成调整特征图；及(b)使输出层参照调整特征图或对此进行加工的特征图上的特征，使损失层参照来自输出层的输出和与此对应的至少一个GT来算出损失。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 xk kx1 卷积 运算 cnn 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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