[发明专利]基于重复使用小规模卷积神经网络模块的神经网络系统

摘要

本文公开了基于有限分辨率的小规模CNN模块的卷积神经网络(CNN)系统的各实施例。系统包括用于接收适当高分辨率输入图像的接收模块，能将输入图像划分为有适当重叠的子图像；第一处理级包括仅能处理有限分辨率图像的小规模硬件CNN模块,能按顺序处理每个子图像，生成相应的输出；这些输出被另一个模块合并成一个完整的特征图集合。系统的第二处理级进一步处理合并后的特征图集合，并输出对输入图像内容的至少一个预测。本设计的结果等价于直接把一个大规模CNN系统作用到高分辨率输入图像的结果，因此非常适用于低端嵌入式系统。

主权项

一种卷积神经网络(CNN)系统，包括：用于接收具有第一图像尺寸的输入图像的接收模块，其中，所述接收模块被配置成将所述输入图像划分为具有第二图像尺寸的子图像集合；第一处理级，所述第一处理级包括最大输入图像尺寸受限制的第一硬件CNN模块，其中，所述第一硬件CNN模块进一步被配置成按顺序：接收所述子图像集合中的每一个子图像；以及处理所述接收到的每一个子图像，以生成对应所述子图像集合的输出集合；合并模块，所述合并模块被配置成按顺序从所述第一处理级接收所述输出集合，并将所述输出集合合并成对应所述输入图像的特征图集合；以及第二处理级，所述第二处理级被配置成接收已合并的特征图集合，并进一步处理所述已合并的特征图集合，以生成所述CNN系统的输出，其中，所述CNN系统的输出包括对所述输入图像的内容的至少一个预测。