一种卷积处理方法、装置及多核DSP平台、可读存储介质制造方法及图纸

一种卷积处理方法，包括：划分图像为多个区域；每个卷积处理核对应一个区域，对图像各个图层位于对应区域的部分进行卷积处理；综合各个图层的卷积处理结果。一种卷积处理装置，包括：区域划分模块，划分图像为多个区域；卷积处理模块，使每个卷积处理核对应一个区域，每个卷积处理核对图像各个图层位于对应区域的部分进行卷积处理；综合处理模块，综合各个图层的卷积处理结果。一种多核DSP平台，包括：多个卷积处理核；存储器，存储有计算机程序，该计算机程序被配置为由各个卷积处理核执行时能够实现上述的卷积处理方法。一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被执行时能够实现上述的卷积处理方法。

【技术实现步骤摘要】
一种卷积处理方法、装置及多核DSP平台、可读存储介质
本申请属于卷积神经网络处理
，具体涉及一种卷积处理方法、装置及多核DSP平台、计算机可读存储介质。
技术介绍
卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标识别定位等计算机视觉领域中取得了广泛应用，其主要构成为卷积处理，涉及大量的卷积操作，整个卷积处理可以基于不同卷积核及不同图层的数据进行并行，适合具有高并行度的硬件，GPU、CPU等进行加速处理。卷积处理原理如图1所示，图1中给出单通道图像(1，W，H)与3个卷积核进行卷积，生成一个3通道的图像(3，W，H)的示意，即图层数为1、宽度为W、高度为H的单通道图像，与3个卷积核进行卷积，生成一个图层数为3、宽度为W、高度为H的3通道的图像。实际卷积处理的网络架构如2所示，其输入图像多为图层数为C、宽度为W、高度为H的多通道图像(C，W，H)，卷积核个数为N，每个卷积核和多通道图像进行卷积后还需进行多通道加和处理，生成图层数为N、宽度为W、高度为H的多通道图像(N，W，H)。当前，为提高卷积处理的速度，GPU上大都采用Nvidiacudnn库进行加速，CPU上大都采用多线程并行和MPI方式进行多任务加速，对卷积的复杂计算优化多是将多通道的图像卷积转换成矩阵运算，按照GPU、CPU平台的设计思路，卷积处理的权重数据、输入都应存放在快速访问内存中，但多核DSP平台相较于GPU、CPU平台其快速访问内存有限，多数情况下小于卷积处理的权重数据、输入，不能够依照上述GPU、CPU平台的设计思路实现卷积处理在多核DSP平台上的加速，卷积处理在多核DSP平台上的速度受到极大限制。鉴于上述技术缺陷的存在提出本申请。需注意的是，以上
技术介绍
内容的公开仅用于辅助理解本专利技术的专利技术构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本申请的申请日已经公开的情况下，上述
技术介绍
不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种卷积处理方法、装置及多核DSP平台、计算机可读存储介质，以克服或减轻已知存在的至少一方面的技术缺陷。本申请的技术方案是：一方面提供一种卷积处理方法，包括：划分图像为多个区域；每个卷积处理核对应一个区域，对图像各个图层位于对应区域的部分进行卷积处理；综合各个图层的卷积处理结果。根据本申请的至少一个实施例，上述卷积处理方法中，所述综合各个图层的卷积处理结果，具体为：叠加每个卷积处理核对各个图层位于对应区域的卷积处理结果；合并各个区域的卷积处理结果。根据本申请的至少一个实施例，上述卷积处理方法中，所述每个卷积处理核对各个图层位于对应区域的部分进行卷积处理，具体为：每个卷积处理核基于多个卷积核对各个图层位于对应区域的部分进行卷积处理；所述叠加每个卷积处理核对各个图层位于对应区域的卷积处理结果，具体为：对应于各个卷积核，叠加每个卷积处理核对各个图层位于对应区域的卷积处理结果；合并各个区域的卷积处理结果，具体为：对应于各个卷积核，合并各个区域的卷积处理结果。根据本申请的至少一个实施例，上述卷积处理方法中，还包括：对图像进行边缘PADDING处理。根据本申请的至少一个实施例，上述卷积处理方法中，还包括：导入卷积核。根据本申请的至少一个实施例，上述卷积处理方法中，所述导入卷积核，具体为：在卷积核的权重数据量<＝共享缓存时，将卷积核导入共享缓存；在卷积核的权重数据量>共享缓存时，运行时，将卷积核分步导入到共享缓存。另一方面提供一种卷积处理装置，包括：区域划分模块，划分图像为多个区域；卷积处理模块，使每个卷积处理核对应一个区域，每个卷积处理核对图像各个图层位于对应区域的部分进行卷积处理；综合处理模块，综合各个图层的卷积处理结果。再一方面一种多核DSP平台，包括：多个卷积处理核；存储器，存储有计算机程序，该计算机程序被配置为由各个卷积处理核执行时能够实现任一上述的卷积处理方法。又一方面一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被执行时能够实现任一上述的卷积处理方法。附图说明图1是卷积处理单通道图像的示意图；图2是卷积处理多通道图像的示意图；图3是本申请实施例提供的卷积处理方法的示意图。为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；此外，附图用于示例性说明，其中描述位置关系的用语仅限于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。具体实施方式为使本申请的技术方案及其优点更加清楚，下面将结合附图对本申请的技术方案作进一步清楚、完整的详细描述，可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅是本申请的部分实施例，其仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分，其他相关部分可参考通常设计，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的技术特征可以相互组合以得到新的实施例。此外，除非另有定义，本申请描述中所使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域内一般技术人员所理解的通常含义。本申请描述中所使用的“上”、“下”、“左”、“右”、“中心”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等表示方位的词语仅用以表示相对的方向或者位置关系，而非暗示装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，当被描述对象的绝对位置发生改变后，其相对位置关系也可能发生相应的改变，因此不能理解为对本申请的限制。本申请描述中所使用的“第一”、“第二”、“第三”以及类似用语，仅用于描述目的，用以区分不同的组成部分，而不能够将其理解为指示或暗示相对重要性。本申请描述中所使用的“一个”、“一”或者“该”等类似词语，不应理解为对数量的绝对限制，而应理解为存在至少一个。本申请描述中所使用的“包括”或者“包含”等类似词语意指出现在该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。此外，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，在本申请的描述中使用的“安装”、“相连”、“连接”等类似词语应做广义理解，例如，连接可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，领域内技术人员可根据具体情况理解其在本申请中的具体含义。下面结合附图1至图3对本申请做进一步详细说明。一方面提供一种卷积处理方法，包括：划分图像为多个区域；每个卷积处理核对应一个区域，对图像各个图层位于对应区域的部分进行卷积处理；综合各个图层的卷积处理结果。在一些可选的实施例中，上述卷积处理方法中，所述综合各个图层的卷积处理结果，具体为：...

【技术保护点】
1.一种卷积处理方法，其特征在于，包括：/n划分图像为多个区域；/n每个卷积处理核对应一个区域，对图像各个图层位于对应区域的部分进行卷积处理；/n综合各个图层的卷积处理结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种卷积处理方法，其特征在于，包括：
划分图像为多个区域；
每个卷积处理核对应一个区域，对图像各个图层位于对应区域的部分进行卷积处理；
综合各个图层的卷积处理结果。


2.根据权利要求1所述的卷积处理方法，其特征在于，
所述综合各个图层的卷积处理结果，具体为：
叠加每个卷积处理核对各个图层位于对应区域的卷积处理结果；
合并各个区域的卷积处理结果。


3.根据权利要求2所述的卷积处理方法，其特征在于，
所述每个卷积处理核对各个图层位于对应区域的部分进行卷积处理，具体为：
每个卷积处理核基于多个卷积核对各个图层位于对应区域的部分进行卷积处理；
所述叠加每个卷积处理核对各个图层位于对应区域的卷积处理结果，具体为：
对应于各个卷积核，叠加每个卷积处理核对各个图层位于对应区域的卷积处理结果；
合并各个区域的卷积处理结果，具体为：
对应于各个卷积核，合并各个区域的卷积处理结果。


4.根据权利要求1所述的卷积处理方法，其特征在于，
还包括：
对图像进行边缘PADDING...

【专利技术属性】
技术研发人员：何涛，施慧莉，杨峰，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所，
类型：发明
国别省市：江苏;32