[发明专利]一种图像预测方法和装置

摘要

本申请公开了一种图像预测方法和装置，该方法包括确定预测图像的第1特征图，第1特征图是用于描述预测图像的矩阵；从N＝1起至N＝M为止循环执行以下方法：根据第N特征图和D值卷积神经网络确定D个第N索引图，根据D值卷积神经网络的权重矩阵和D个第N索引图确定第N+1特征图，其中，M为D值卷积神经网络的卷积层数，M大于1，D值卷积神经网络包括多个分类器，每个分类器对应一种权重矩阵；根据第M+1特征图进行预测。本申请实施例根据所述多个第N索引图和权重矩阵，通过求和的方式确定第N+1索引图，以将乘法计算转换为加法计算，从而能够提高计算效率。

主权项

一种图像预测方法，其特征在于，所述方法包括：确定预测图像的第1特征图，所述第1特征图是用于描述预测图像的矩阵；从N＝1起至N＝M为止循环执行以下方法:根据第N特征图和D值卷积神经网络确定D个第N索引图，根据所述D值卷积神经网络的权重矩阵和所述D个第N索引图确定第N+1特征图，其中，M为所述D值卷积神经网络的卷积层数，M大于1，所述D值卷积神经网络包括多个分类器，每个分类器对应一种权重矩阵，D取值为2或3；根据第M+1特征图进行预测；其中，根据所述D值卷积神经网络的权重矩阵和D个第N索引图确定第N+1特征图包括：确定所述权重矩阵中第j列的X个元素在所述第N特征图的索引图中对应的X个索引图；分别确定所述X个索引图中第x个索引图的第i行第x列的元素，x取值为0至X‑1；确定所述X个元素之和为第N特征图中的第i行第j列的元素。