【技术实现步骤摘要】
图像识别神经网络处理方法、装置与系统
本申请涉及神经网络
，尤其涉及一种图像识别神经网络处理方法、装置与系统。
技术介绍
人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)简称为神经网络，是信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象所建立的数学模型。人工神经网络由大量的节点(或称神经元)相互连接构成，通过调整节点之间的连接关系，可以用来对数据之间的复杂关系进行建模，解决许多现代计算机难以解决的实际问题。深度学习(DeepLearning,DL)是从机器学习中的人工神经网络发展而来，是一种具有一定的结构和训练方法且含有多个隐含层的神经网络。深度学习通过建立更为复杂的神经网络，能够更好的实现各种任务，其目前在计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等领域都取得了很好的应用效果，其中，图像识别神经网络可以进行人脸识别或物体识别等，是目前比较广泛应用的一种神经网络。然而，由于图像识别神经网络的复杂性，目前的各种图像识别神经网络处理系统中，用于处理图像识别神经网络的软件代码量都很大，其不仅需要占用大量的空...
【技术保护点】
1.一种图像识别神经网络处理方法，其特征在于，包括：/n对图像识别神经网络进行切分，得到至少一个网络层分组的分块；每个网络层分组包含至少一个网络层；/n对每个网络层分组的分块进行分类，其中，同一类分块的尺寸和填充相同，不同类型的分块的尺寸和/或填充不同；/n对于每个网络层分组，根据所述网络层分组的分块结果和分类结果生成所述网络层分组的汇编代码和分块信息；同一类型的分块对应同一汇编函数，所述汇编代码中包括各类分块对应的汇编函数的代码段，所述分块信息中包括所述网络层分组中每个分块的块信息，所述分块信息用于指示神经网络处理器在采用所述图像识别神经网络识别目标图像时，根据所述分块信...
【技术特征摘要】
1.一种图像识别神经网络处理方法，其特征在于，包括：
对图像识别神经网络进行切分，得到至少一个网络层分组的分块；每个网络层分组包含至少一个网络层；
对每个网络层分组的分块进行分类，其中，同一类分块的尺寸和填充相同，不同类型的分块的尺寸和/或填充不同；
对于每个网络层分组，根据所述网络层分组的分块结果和分类结果生成所述网络层分组的汇编代码和分块信息；同一类型的分块对应同一汇编函数，所述汇编代码中包括各类分块对应的汇编函数的代码段，所述分块信息中包括所述网络层分组中每个分块的块信息，所述分块信息用于指示神经网络处理器在采用所述图像识别神经网络识别目标图像时，根据所述分块信息中的块信息调用对应的代码段处理对应的分块的图像数据，所述分块的图像数据基于所述目标图像生成。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述汇编代码中包括：主代码段、公共代码段和多个差异代码段，所述汇编代码中每个汇编函数的代码段包括所述主代码段、所述公共代码段和对应的差异代码段，所述主代码段用于根据输入的块信息调用所述公共代码段和对应的差异代码段。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述网络层分组的分块结果和分类结果生成所述网络层分组的汇编代码和分块信息，包括：
根据所述网络层分组的分块结果和分类结果生成所述网络层分组的汇编代码；
根据所述网络层分组的分块结果和预先配置的神经网络处理器数量，生成所述网络层分组的分块信息；所述分块信息包括至少一份子分块信息，所述子分块信息的数量根据所述分块结果和所述神经网络处理器数量确定，各份子分块信息中的块信息组合在一起形成所述网络层分组的所有分块的块信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个网络层分组中，与其他分块尺寸不同的分块最多包含一行和一列，且与其他分块尺寸不同的分块均位于边缘位置。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，每个网络层分组的分块信息中包括：汇编函数入口地址，所述分块信息中每个分块的块信息为所述分块的编号信息。
6.一种图像识别神经网络处理装置，其特征在于，包括：
切分模块，用于对图像识别神经网络进行切分...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹庆新，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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