[发明专利]一种基于winograd算法的快速图像处理方法有效
| 申请号： | 201910480120.9 | 申请日： | 2019-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN110222760B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 闫浩;庞亮;姚梦云;门亚清;李华超;柴一凡;时龙兴 | 申请（专利权）人： | 东南大学;东南大学—无锡集成电路技术研究所 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 葛潇敏 |
| 地址： | 214135 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于winograd算法的快速图像处理方法，包括如下步骤：步骤1，选取数据集，利用Caffe框架训练自定义的神经网络模型，提取训练后的模型的卷积核权重、偏置值；步骤2，提取输入图片像素点，并存放在四维数组中，四个维度分别是输入图片数目、通道数、图片的长和宽；步骤3，构造基于winograd算法的卷积算子，判断卷积核尺寸是否为3×3且通道数是否大于10，如果满足，则使用winograd算子进行卷积操作；步骤4，输出卷积操作后得到的结果，并判断本层是否为最后一层卷积层，如果是，将输出图片经过RELU层的非线性变换后送入全连接层，否则重复步骤3。此种图像处理方法可提高处理器运行神经网络时的计算能效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 winograd 算法 快速 图像 处理 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于winograd算法的快速图像处理方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1，选取数据集，利用Caffe框架训练自定义的神经网络模型，提取训练后的模型的卷积核权重、偏置值；步骤2，提取输入图片像素点，并存放在四维数组中，四个维度分别是输入图片数目、通道数、图片的长和宽；步骤3，构造基于winograd算法的卷积算子，判断卷积核尺寸是否为3×3且通道数是否大于通道阈值，如果满足，则使用winograd算子进行卷积操作；步骤4，输出卷积操作后得到的结果，并判断本层是否为最后一层卷积层，如果是，将输出图像经过激活函数层的非线性变换后送入全连接层，否则重复步骤3。
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