[发明专利]存储数据的方法、装置、设备和存储介质有效
申请号: | 202011069674.9 | 申请日: | 2020-09-29 |
公开(公告)号: | CN112099737B | 公开(公告)日: | 2023-09-01 |
发明(设计)人: | 朱琳;韩布和;陈振;王春杰;王天飞;王磊;张红光;刘倩;吴甜 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F3/06 | 分类号: | G06F3/06;G06N3/0464;G06N3/063 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 吕朝蕙 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 存储 数据 方法 装置 设备 介质 | ||
1.一种存储数据的方法,包括:
利用卷积神经网络获取第一输入数据,所述第一输入数据包括布置成第一M×N阵列的多个第一数据块;
将第m行第n列的第一数据块存储为第k个字段的第一子段;将第(m+i)行第(n+j)列的第一数据块存储为第[k+(i×N+j)]个字段的第一子段;
利用所述卷积神经网络获取第二输入数据,所述第二输入数据包括布置成第二M×N阵列的多个第二数据块;
将第m行第n列的第二数据块存储为第k个字段的第二子段;将第(m+i)行第(n+j)列的第二数据块存储为第[k+(i×N+j)]个字段的第二子段,以得到包括第一字段至第K字段的拼接存储数据,
其中,K=M×N,k=m×n;M、N、m、n均为正整数,i、j均为非负整数,m≤(m+i)≤M,且n≤(n+j)≤N,
其中,在所述第一M×N阵列中位于第m行第n列的第一数据块与所述第二M×N阵列中位于第m行第n列的第二数据块相邻存储。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一子段的长度根据第一数据块的数据量确定,且第二子段的长度根据第二数据块的数据量确定。
3. 根据权利要求1所述的方法,还包括:
利用卷积神经网络获取第三输入数据,所述第三输入数据包括布置成第三M×N阵列的多个第一数据块;以及
将第m行第n列的第三数据块存储为第k个字段的第三子段;将第(m+i)行第(n+j)列的第三数据块存储为第[k+(i×N+j)]个字段的第三子段,
其中,所述第三子段的长度根据第三数据块的数据量确定。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,j≥1,所述第一输入数据和所述第二输入数据中的至少之一被逐子阵列地存储为拼接存储数据,所述子阵列为根据M×N阵列在列维度均匀划分得到的1×BN的子阵列,其中,BN为正整数,且N为BN的倍数,所述倍数为正整数。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,BN的大小根据预设缓存空间的缓存容量确定,所述预设缓存空间用于缓存所述子阵列。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,i=0,j≥1,所述第一输入数据和所述第二输入数据中的至少之一被逐行地存储为拼接存储数据。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,i≥1,j=0,所述第一输入数据和所述第二输入数据中的至少之一被逐列地存储为拼接存储数据。
8.根据权利要求1所述的方法,其中:
通过卷积神经网络的卷积层和池化层中的至少之一来将第m行第n列的第一数据块存储为第k个字段的第一子段,并将第(m+i)行第(n+j)列的第一数据块存储为第[k+(i×N+j)]个字段的第一子段。
9.根据权利要求1所述的方法,其中:
通过卷积神经网络的同一卷积层来将第m行第n列的第一数据块存储为第k个字段的第一子段,并将第m行第n列的第一数据块存储为第k个字段的第二子段。
10.根据权利要求1所述的方法,其中:
所述获取第一输入数据包括:获取第一输入图像,从所述第一输入图像提取第一特征图作为所述第一输入数据;所述第一数据块为所述第一特征图的特征数据;
所述获取第二输入数据包括:获取第二输入图像,从所述第二输入图像提取第二特征图作为所述第二输入数据;所述第二数据块为所述第二特征图的特征数据。
11.根据权利要求1所述的方法,其中:
第一数据块包括在所述第一M×N阵列中的行位置信息和列位置信息以及第一像素信息;
第二数据块包括在所述第二M×N阵列中的行位置信息和列位置信息以及第二像素信息。
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