[发明专利]基于分块卷积的深度优先数据调度方法、系统及设备有效
| 申请号： | 202110315074.4 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN112949831B | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 尹志刚;张鹏 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N5/04 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于卷积神经网络领域，具体涉及了一种基于分块卷积的深度优先数据调度方法、系统及设备，旨在解决现有的卷积模型计算方法需要逐层进行计算，保存中间结果特征图需要占用大量内存而不宜部署在全硬件设备中的问题。本发明包括：将输入的特征图像分为多个block，逐个调用各block进行卷积或最大池化生成下一层特征图，若下一层特征图达到预设block大小继续向下一层调用获得更深层的特征图，若下一层特征图小于预设block大小则返回第0层进行调用，直至完成推理过程。本发明避免了存储大量卷积层中间结果所带来的内存消耗，提高卷积模型在全硬件设备上的推理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分块 卷积 深度 优先 数据 调度 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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