【技术实现步骤摘要】
技术介绍
1、本公开涉及图像处理装置和图像处理方法，以及适合于在不增大电路规模的情况下高效地执行图像处理的图像处理装置和图像处理方法。
2、近年来，随着使用卷积神经网络(cnn)的图像识别处理的识别率的显著改进，世界各地的汽车制造商正在竞相开发使用cnn和自动驾驶技术的高级驾驶员辅助系统(adas)。在此类情况下，要求向汽车制造商供应图像识别处理器等的半导体制造商进一步改进使用cnn的图像识别处理的性能。
3、下面列出了一种公开的技术。
4、[专利文献1]第2019-207458号日本未审查专利申请公布
5、例如，专利文献1公开了一种用于加速cnn知识产权(ip)的技术。
技术实现思路
1、顺便说一下，由于专利文献1中公开的cnn-ip不支持重叠池化处理，因此重叠池化处理需要被分配给例如能够执行另一重叠池化处理(例如，能够进行各种处理的可编程处理器计算机视觉引擎(cve))并且与cnn-ip不同的ip。顺便说一下，重叠池化处理是内核大小大于步长的最大池化处理。在神经网络中使用重叠池化处理时，据说有效地防止了过度学习并且增强了识别对象的识别率。重叠池化处理还被用于著名且众所周知的神经网络，诸如resnet50。然而，由于诸如cve之类的可编程处理器是通用的，因此它们的处理性能低于专门用于特定处理的cnn-ip的处理性能。此外，将处理的分配从cnn-ip切换到另一ip需要时间来实施，包括包含在这两个ip之间的数据传递的系统支持。
...【技术保护点】
1.一种图像处理装置，包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理装置，进一步包括卷积运算电路，并且
3.根据权利要求2所述的图像处理装置，
4.根据权利要求3所述的图像处理装置，
5.根据权利要求1所述的图像处理装置，进一步包括跨通道运算电路，并且
6.根据权利要求1所述的图像处理装置，
7.一种图像处理装置，包括：
8.根据权利要求7所述的图像处理装置，
9.一种由图像处理装置执行的图像处理方法，所述图像处理装置包括接收在高度方向和水平方向上被扩展的图像数据的接收电路、针对每个通道都具有能够保持沿高度方向以行为单位在所述水平方向上被扩展的数据的寄存器组的线存储器、移位数据生成电路、滤波处理电路，以及池化处理电路，所述图像处理方法包括：
10.根据权利要求9所述的图像处理方法，进一步包括：由被用作所述移位数据生成电路的卷积运算电路，从所述图像数据生成所述多条第一中间数据。
11.根据权利要求10所述的图像处理方法，进一步包括：由所述卷积运算电路通过使用包括所述高度
12.根据权利要求11所述的图像处理方法，进一步包括：由所述卷积运算电路通过使用被预先存储在预定寄存器中的所述多个内核来从所述图像数据生成所述多条第一中间数据。
13.根据权利要求9所述的图像处理方法，进一步包括：由被用作所述滤波处理电路的跨通道运算电路，从所述多条第一中间数据生成所述第二中间数据。
14.根据权利要求9所述的图像处理方法，进一步包括：当对于所述图像数据在每个方向上都需要内核大小为K并且步长为S的最大池化处理时，生成每个方向上都是K–S+1条的所述第一中间数据以及所述预定空间区域在每个方向上的大小都被设置为S的所述输出数据，其中K是正整数，S是正整数，K＞S。
...【技术特征摘要】
1.一种图像处理装置，包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理装置，进一步包括卷积运算电路，并且
3.根据权利要求2所述的图像处理装置，
4.根据权利要求3所述的图像处理装置，
5.根据权利要求1所述的图像处理装置，进一步包括跨通道运算电路，并且
6.根据权利要求1所述的图像处理装置，
7.一种图像处理装置，包括：
8.根据权利要求7所述的图像处理装置，
9.一种由图像处理装置执行的图像处理方法，所述图像处理装置包括接收在高度方向和水平方向上被扩展的图像数据的接收电路、针对每个通道都具有能够保持沿高度方向以行为单位在所述水平方向上被扩展的数据的寄存器组的线存储器、移位数据生成电路、滤波处理电路，以及池化处理电路，所述图像处理方法包括：
10.根据权利要求9所述的图像处理方法，进一步包括：由被用作所述移位数据生成电路的卷积运算电路，从...
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