公开(公告)号：CN113988001B

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202111319309.3

申请日：2021-11-09

申请人： 中国电子科技集团公司第三十八研究所

发明人： 林广栋 ,  张笑 ,  顾大晔 ,  陆俊峰 ,  黄光红

IPC分类号： G06F30/398 ,  G06N3/04 ,  G06N3/063

摘要： 一种深度学习模型中最大池化层运算电路装置，其中输入特征图SRAM阵列用于存放深度学习模型最大池化层的输入特征图；输出特征图SRAM阵列用于存放输出特征图；输入交叉开关把从输入特征图SRAM阵列读取的输入特征图传送给最大池化电路，输出交叉开关把最大池化电路的计算结果传送给输出特征图SRAM阵列；最大池化电路的三组比较器电路分别对输入的每列16、15、16个数据进行两两、3个一组及4个一组的比较，三组比较器电路的输出端通过选择器电路连接输出交叉开关；所有比较器电路和选择器电路接受全局配置寄存器的控制。本发明的优点在于：可以同时快速处理16行或15行特征图，计算其最大池化结果，并将结果存回存放结果特征图的存储器。

公开(公告)号：CN113988001A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111319309.3

申请日：2021-11-09

申请人： 中国电子科技集团公司第三十八研究所

发明人： 林广栋 ,  张笑 ,  顾大晔 ,  陆俊峰 ,  黄光红

IPC分类号： G06F30/398 ,  G06N3/04 ,  G06N3/063

摘要： 一种深度学习模型中最大池化层运算电路装置，其中输入特征图SRAM阵列用于存放深度学习模型最大池化层的输入特征图；输出特征图SRAM阵列用于存放输出特征图；输入交叉开关把从输入特征图SRAM阵列读取的输入特征图传送给最大池化电路，输出交叉开关把最大池化电路的计算结果传送给输出特征图SRAM阵列；最大池化电路的三组比较器电路分别对输入的每列16、15、16个数据进行两两、3个一组及4个一组的比较，三组比较器电路的输出端通过选择器电路连接输出交叉开关；所有比较器电路和选择器电路接受全局配置寄存器的控制。本发明的优点在于：可以同时快速处理16行或15行特征图，计算其最大池化结果，并将结果存回存放结果特征图的存储器。

公开(公告)号：CN114255399A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111471155.X

申请日：2021-12-03

申请人： 中国电子科技集团公司第三十八研究所

发明人： 张笑 ,  林广栋 ,  黄光红 ,  陆俊峰

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于非对称PAD卷积计算实现数据连续更新的目标分类方法，在对连续更新的图像数据的卷积计算中，在图像的高度或者宽度方向上进行非对称填充，将若干图像通过高度或宽度方向上未填充的边缘进行连续拼接；拼接后的图像输出进行卷积处理，得到目标分类特征。若每次更新的数据不足以完成一个完整的卷积运算，卷积运算分多次进行，每次卷积计算的中间结果进行缓存后拼接，该方法可以减少多次卷积神经网络推理过程中的重复计算，减少每次推理过程的计算量，提高计算效率。本发明采用非对称的填充方法，无需等物体数据全部采样完成再对物体进行目标识别，从而实现连续更新数据的目标分类，解决因图像拼接带来的目标识别错误的问题。