[发明专利]一种卷积神经网络加速方法及装置、存储介质

权利要求书

1.一种卷积神经网络加速方法，其特征在于，所述方法包括：

按照预设滑窗策略，在特征图中依次将预设窗口对应的三个通道特征转换为一行特征或者一列特征，得到特征矩阵；

按照所述预设滑窗策略，依次将所述预设窗口对应的三个通道卷积核转化为一行卷积核或者一列卷积核，得到卷积核矩阵，所述卷积核矩阵的排列规则和所述特征矩阵的排列规则相同；

将所述特征矩阵和所述卷积核矩阵进行矩阵相乘，得到卷积结果，以根据所述卷积结果加速实现对所述特征图的处理过程。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设滑窗策略，在特征图中依次将预设窗口对应的三个通道特征转换为一行特征或者一列特征，得到特征矩阵，包括：

利用所述预设窗口，在所述特征图的三个通道中，分别选定三个初始特征窗口；

将所述三个初始特征窗口对应的三个通道初始特征转化为所述特征矩阵中的第一行特征或者第一列特征；

按照所述预设滑窗策略，在所述特征图的三个通道中，分别将所述预设窗口从所述三个初始特征窗口移动至三个第二特征窗口；

将所述三个第二特征窗口对应的三个通道第二特征转化为所述特征矩阵中的第二行特征或者第二列特征；

直至将所述特征图的三个最终特征窗口对应的三个通道最终特征转化为所述特征矩阵中的最终行特征或者最终列特征时，得所述特征矩阵，所述三个最终特征窗口为按照所述预设滑窗策略遍历完成所述特征图时的三个通道特征窗口。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照所述预设滑窗策略，依次将所述预设窗口对应的三个通道卷积核转化为一行卷积核或者一列卷积核，得到卷积核矩阵，包括：

将所述特征图的三个初始特征窗口对应的三个初始通道卷积核转化为所述卷积核矩阵中的第一行卷积核或者第一列卷积核；

将所述特征图的三个第二特征窗口对应的三个第二通道卷积核转化为所述卷积核矩阵中的第二行卷积核或者第二列卷积核；

直至将所述特征图的三个最终特征窗口对应的三个最终通道卷积核转化为所述卷积核矩阵中的最终行卷积核或者最终列卷积核时，得到所述卷积核矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述特征矩阵和所述卷积核矩阵进行矩阵相乘，得到卷积结果，包括：

将所述特征矩阵和所述卷积核矩阵输入预设矩阵相乘函数中，得到所述卷积结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在特征图中依次将预设窗口对应的三个通道特征转换为一行特征或者一列特征，包括：

分别将所述三个通道特征进行内存拷贝，得到三组特征元素；

将所述三组特征元素添加至一行特征的三个行元素中或者一列特征的三个列元素中，得到一行特征或者一列特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次将所述预设窗口对应的三个通道卷积核转化为一行卷积核或者一列卷积核，包括：

分别将所述三个通道卷积核进行内存拷贝，得到三组卷积核元素；

将所述三组卷积核元素添加至一行卷积核的三个行元素中或者一列卷积核的三个列元素中，得到一行卷积核或者一列卷积核。

7.一种卷积神经网络加速装置，其特征在于，所述装置包括：

转换单元，用于按照预设滑窗策略，在特征图中依次将预设窗口对应的三个通道特征转换为一行特征或者一列特征，得到特征矩阵；按照所述预设滑窗策略，依次将所述预设窗口对应的三个通道卷积核转化为一行卷积核或者一列卷积核，得到卷积核矩阵，所述卷积核矩阵的排列规则和所述特征矩阵的排列规则相同；

矩阵相乘单元，用于将所述特征矩阵和所述卷积核矩阵进行矩阵相乘，得到卷积结果，以根据所述卷积结果加速实现对所述特征图的处理过程。