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应用在神经网络数据处理中的向量上采样计算方法及装置
发布时间: 2023-10-30
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本发明涉及神经网络领域，具体涉及一种应用在神经网络数据处理中的向量上采样计算方法及装置，该方法及装置从原始的输入特征图的位置直接求出最后放大后的输出特征图的相对应的像素起始位置，由控制模块传送给DMA控制器来控制片下DDR的读写地址。该方法及装置可以高效地处理多张图片数据，在网络中间层可以快速进行寻址，对于DDR尽大可能进行连续读写，有效地减小了算子本身和DDR交互次数，大大了提升了算子性能，缩小了系统延迟和功耗。
成果亮点
1.一种应用在神经网络数据处理中的向量上采样计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
从原始的输入特征图的位置直接求出最后放大后的输出特征图的相对应的像素起始位置；
由控制模块传送给DMA控制器来控制片下DDR的读写地址。
2.根据权利要求1所述的应用在神经网络数据处理中的向量上采样计算方法，其特征在于，所述方法的推算过程如下：
S·(i-wk)+SW·S·k
＝S·i–S·W·k+S^2·W·k
＝S·i+K·[SW·(S-1)]
其中，输入特征图的宽度为W，输入特征图的放大倍数用S表示，原输入特征图的每个像素点位置用i表示，原输入特征图中的行数用字母k表示，k为从0开始的整数；
式中(i-wk)算出在原始的输入特征图中具体像素位置的列地址，再乘上S得到放大以后的输出特征图的列位置，然后再加上SW·S·k得到最终的输出特征图相对应于输入特征图的像素点的起始位置。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生AC态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案
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