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龙图腾网恭喜北京爱芯科技有限公司申请的专利使用卷积神经网络对图像进行卷积计算的方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111967579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010775401.X，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权使用卷积神经网络对图像进行卷积计算的方法和装置是由梁喆;曹宇辉设计研发完成，并于2020-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用卷积神经网络对图像进行卷积计算的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种使用卷积神经网络对图像进行卷积计算的方法和装置；其中，将图像输入卷积神经网络；第一卷积层输出第一特征图，第一特征图包含第一控制通道，第一卷积层为卷积神经网络的中间卷积层；方法包括：将第一控制通道中特征值小于预设阈值的区域作为第一控制区域，第一控制通道任一位置的特征值用于表征第一特征图的对应位置属于目标特征的概率；根据第一控制区域确定第一特征图的冗余区域；第一特征图中除冗余区域以外的其他区域进入第一卷积层的下一卷积层进行卷积运算，得到第二特征图。该方式中，冗余区域不进行下一层卷积运算，可以防止无效计算，减少神经网络的计算量，提高卷积计算的效率，降低卷积计算的功耗。

本发明授权使用卷积神经网络对图像进行卷积计算的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种使用卷积神经网络对图像进行卷积计算的方法，其特征在于，将所述图像输入所述卷积神经网络；所述卷积神经网络的第一卷积层输出第一特征图，所述第一特征图包含第一控制通道，所述第一卷积层为所述卷积神经网络的中间卷积层；所述方法包括：将所述第一控制通道中特征值小于预设阈值的区域作为第一控制区域，所述第一控制通道为所述第一特征图中的一个通道，所述第一控制通道任一位置的特征值用于表征所述第一特征图的对应位置属于目标特征的概率；根据所述第一控制区域确定所述第一特征图的冗余区域；所述第一特征图中除冗余区域以外的其他区域进入所述第一卷积层的下一卷积层进行卷积运算，得到第二特征图；控制通道的建立步骤包括：确定输出特征图包括控制通道的卷积层在卷积神经网络中所在的位置；所述确定输出特征图包括控制通道的卷积层在卷积神经网络中所在的位置，包括：根据所述卷积神经网络的参数确定所述卷积神经网络的各卷积层提取的特征范围；按照所述特征范围包括的边缘特征的数量由小到大对所述卷积神经网络的卷积层进行排序，得到排序结果；从所述排序结果中的第一个卷积层开始，提取预设数量的卷积神经网络的卷积层；将提取出的卷积神经网络的卷积层确定为输出特征图包括控制通道的卷积层。

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