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申请/专利权人：西安石油大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种海思无NPU硬件上实现的卷积神经网络方法，包括以下步骤：修改网络结构，修改网络结构中的卷积单元，通过多个卷积单元设计出YOLO或SSD网络模型；训练网络模型使用8位图像作为YOLO或SSD网络模型的输入，对YOLO或SSD网络模型进行训练，使得卷积单元中的卷积层、池化层、反卷积层和激活层中的每一层的输出均通过激活函数变换为8位数据，卷积核也使用8位进行存储；使用训练好的YOLO或SSD网络模型通过IVE算子设计前向运算，这种实现卷积神经网络的方法，成本低廉，可以在现有大量使用的安防前端设备上完成高性能的视频检测、分析任务，不增加成本。
主权项：1.一种海思无NPU硬件上实现的卷积神经网络方法，包括以下步骤：S1、修改网络结构修改网络结构中的卷积单元，所述卷积单元包括卷积层、池化层、反卷积层和激活层；通过多个卷积单元设计出YOLO或SSD网络模型；S2、训练网络模型使用8位图像作为YOLO或SSD网络模型的输入，对YOLO或SSD网络模型进行训练，使得卷积单元中的卷积层、池化层、反卷积层和激活层中的每一层的输出均通过激活函数变换为8位数据，卷积核也使用8位进行存储；S3、使用训练好的YOLO或SSD网络模型通过IVE算子设计前向运算；所述步骤S3中的前向运算包括以下步骤：卷积层使用海思硬件算子HI_MPI_IVE_Sobel来实现，该硬件算子完成8位数据的5*5模板卷积运算，得到16位数据；激活层使用海思硬件算子HI_MPI_IVE_16BitTo8Bit将卷积运算的结果转换为8位数据；池化层首先使用海思硬件算子HI_MPI_IVE_OrdStatFilter完成对激活函数处理后的数据的最大值滤波，然后使用HI_MPI_IVE_DMA函数来实现下采样；反卷积层使用HI_MPI_IVE_ReSize来对数据进行放大，部分不支持HI_MPI_IVE_ReSize的硬件使用VGS缩放功能来实现。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安石油大学 一种海思无NPU硬件上实现的卷积神经网络方法
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