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专利名称：卷积神经网络的图像运算方法、装置和电子设备专利类型：发明专利发明人：王艳龙
申请号：CN202010276826.6申请日：20200409公开号：CN111445420A公开日：20200724
摘要：本发明提供了一种卷积神经网络的图像运算方法、装置和电子设备，包括获取预设的卷积神经网络的运算参数；该运算参数与该电子设备的存储属性相关联；根据该运算参数，从待处理图像中采集图像块；针对每个图像块，通过该卷积神经网络计算其池化特征矩阵；根据每个图像块的池化特征矩阵组成该待处理图像的池化特征矩阵。本发明根据电子设备的内部缓存，推导池化层输出的特征矩阵的尺度，进而设置与该卷积神经网络的网络参数相匹配的窗口尺度参数，使得根据该窗口尺度参数采集的图像块，通过卷积运算得到的卷积特征矩阵中不出现冗余数据，从而可以对卷积层输出的卷积结果直接进行池化计算，无需将其缓存至DDR，节约了内存资源和网络宽带。
申请人：北京爱芯科技有限公司
地址：100082 北京市海淀区中关村大街1号14层1407室
国籍：CN
代理机构：北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：徐丽
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