[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像处理的方法和装置有效
| 申请号： | 201810266076.7 | 申请日： | 2018-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN110321996B | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 郑成林;杨超然;陈海 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06T1/00 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 冯艳莲 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于卷积神经网络的图像处理的方法和装置，该方法包括：获取FN帧图像特征图；对所述FN帧图像特征图中的每一帧均分成Q个子图像，其中每个所述子图像的高为C个像素点，宽为P个像素点，其中，所述FN帧图像特征图中相同位置的子图像组成一个高为C个像素点，宽为P个像素点，长为FN个像素点的三维图像矩阵，其中，Q，P，C均为正整数；获取预设权重矩阵，所述预设权重矩阵为FNxFN的二维矩阵；根据所述预设权重矩阵，依次对所述FN帧图像特征图中的每个所述三维图像矩阵进行矩阵乘法计算，以获得处理后的图像特征图，这样在对图像进行卷积处理时能够分块处理，提高卷积计算性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 图像 处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的图像处理的方法，其特征在于，包括：获取FN帧图像特征图；对所述FN帧图像特征图中的每一帧均分成Q个子图像，其中每个所述子图像的高为C个像素点，宽为P个像素点，其中，所述FN帧图像特征图中相同位置的子图像组成一个高为C个像素点，宽为P个像素点，长为FN个像素点的三维图像矩阵，其中，Q，C，P均为正整数；获取预设权重矩阵，所述预设权重矩阵为FNxFN的二维矩阵；根据所述预设权重矩阵，依次对所述FN帧图像特征图中的每个所述三维图像矩阵进行矩阵乘法计算，以获得处理后的图像特征图。
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