[发明专利]基于FPGA的可变形卷积网络运算方法、装置和系统在审
| 申请号： | 201910988793.5 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN110738317A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 井怡;高鹏;何峻 | 申请（专利权）人： | 中国科学院上海高等研究院;上海市信息技术研究中心 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 31219 上海光华专利事务所(普通合伙) | 代理人： | 倪静 |
| 地址： | 201210 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 卷积 可变形 串行数据 缓存处理 获取图像 卷积运算 偏移向量 输出结果 图像检测 网络运算 硬件加速 卷积核 带卷 算法 预设 匹配 申请 运算 借用 分割 | ||
1.一种基于FPGA的可变形卷积网络运算方法，其特征在于，所述方法包括：
获取图像输入数据，经缓存处理后得到串行数据；
将所述串行数据根据卷积尺寸大小进行匹配分割以得到多个待卷积片段；
依据预设的增加了偏移向量的可变形卷积核及对应各所述带卷积片段的权值，按顺序依次对各所述待卷积片段进行卷积运算，以得到卷积输出结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可变形卷积核通过对深度固定的原始卷积核增加偏移向量以实现卷积深度可变；所述原始卷积核为固定大小的规则网格。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可变形卷积核与所述权值为已训练的。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积输出结果可以表示为：
其中，y(an)为卷积输出结果；an为待卷积片段；w为权值，pn为偏移向量。
5.一种实现可变形卷积网络的装置，其特征在于，所述装置包括：
缓存数据，用于获取图像输入数据，经缓存处理后得到串行数据；
可变形卷积模块，用于将所述串行数据根据卷积尺寸大小进行匹配分割以得到多个待卷积片段；依据预设的增加了偏移向量的可变形卷积核及对应各所述带卷积片段的权值，按顺序依次对各所述待卷积片段进行卷积运算，以得到卷积输出结果。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述可变形卷积模块还包括卷积核模块；所述卷积核模块包含多个可变形卷积核；
所述可变形卷积核通过对深度固定的原始卷积核增加偏移向量以实现卷积深度可变；所述原始卷积核为固定大小的规则网格。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述可变形卷积模块还包括参数训练模块，用于训练所述可变形卷积核与所述权值，供所述可变形卷积模块依据需求调用。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置采用FPGA硬件架构，且卷积运算过程采用串行方式实现。
9.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述FPGA硬件架构包括对所述串行缓存数据移位操作的位移寄存器，用于将所述串行数据根据卷积尺寸大小进行匹配分割以得到多个待卷积片段。
10.一种计算机系统，其特征在于，所述设备包括：存储器、及处理器；所述存储器用于存储计算机指令；所述处理器运行计算机指令实现如权利要求1至4中任意一项所述的方法。
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