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申请/专利权人：斯特拉德视觉公司
摘要：本发明涉及利用了1xK或Kx1卷积运算的CNN方法及装置，其利用为使用于满足KPI的硬件优化而提供的1xK卷积运算或Kx1卷积运算来学习CNN的参数，其特征在于，包括如下步骤：学习装置a使重塑层将由训练图像或对此进行加工的特征图的K个通道构成的各个组内的特征2维地级联来生成重塑特征图，使后续卷积层对重塑特征图适用1xK卷积运算或Kx1卷积运算来生成调整特征图；及b使输出层参照调整特征图或对此进行加工的特征图上的特征，使损失层参照来自输出层的输出和与此对应的至少一个GT来算出损失。
主权项：1.一种学习方法，利用1xK卷积运算或Kx1卷积运算来学习CNN的参数，该CNN是ConvolutionalNeuralNetwork即卷积神经网络，该CNN包括重塑层、后续卷积层和输出层，其特征在于，包括如下步骤：a当获得至少一个训练图像时，学习上述CNN的参数的学习装置使上述重塑层将由上述训练图像或对此进行加工的特征图的所有通道按每组K个通道进行分组，并且将各个组内的K个通道中的按各个像素的特征级联到各自的一个通道来生成重塑特征图，使上述后续卷积层对上述重塑特征图适用上述1xK卷积运算或上述Kx1卷积运算来生成调整了卷的调整特征图；及b上述学习装置使上述输出层参照上述调整特征图或对此进行加工的特征图上的特征来生成至少一个输出，使损失层参照上述输出和与此对应的至少一个GT来算出至少一个损失，从而将上述损失反向传播来学习上述后续卷积层的至少一部分参数，其中，上述GT是GroundTruth即真值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 斯特拉德视觉公司 利用了1xK或Kx1卷积运算的CNN方法及装置
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