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申请/专利权人：浙江大华技术股份有限公司
摘要：本发明实施例提供了一种矩阵变换方法、装置及卷积神经网络加速器、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：按照预定顺序依次对输入特征图中包括的多个子特征图进行缓存；对每次缓存的子特征图进行矩阵变换，以得到多个目标子特征矩阵；基于多个目标子特征矩阵以及神经网络模型的权重参数确定输入特征图对应的目标输出特征图。通过本发明，解决了存在的加速器运算过程涉及的矩阵运算中的输入特征图矩阵变换效率低的问题，降低了访存和带宽冗余，从而提高了运算的速度。
主权项：1.一种矩阵变换方法，其特征在于，包括：按照预定顺序依次对输入特征图中包括的多个子特征图进行缓存；对每次缓存的所述子特征图进行矩阵变换，以得到多个目标子特征矩阵；基于多个所述目标子特征矩阵以及神经网络模型的权重参数确定所述输入特征图对应的目标输出特征图；按照预定顺序依次对输入特征图中包括的多个子特征图进行缓存包括：确定所述输入特征图的输入通道并行度以及行宽度；确定每次缓存的行数量；按照所述输入通道并行度、所述行宽度以及所述行数量分割所述输入特征图，以得到多个所述子特征图；按照所述预定顺序依次对多个所述子特征图进行缓存；确定每次缓存的行数量包括：确定滑动窗口的滑动步长；基于所述滑动步长确定相邻两次滑动中交叠的行的交叠数量；获取预先确定的预缓存行的预缓存数量；将所述预缓存数量与所述交叠数量的差值确定为所述行数量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大华技术股份有限公司 矩阵变换方法、装置及卷积神经网络加速器
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