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龙图腾网获悉中科寒武纪科技股份有限公司申请的专利应用于卷积神经网络的数据处理方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113655990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111022274.7，技术领域涉及：G06F7/523；该发明授权应用于卷积神经网络的数据处理方法、装置及设备是由请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2021-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于卷积神经网络的数据处理方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种应用于卷积神经网络的数据处理方法、装置及设备，该方法包括：对接收到的当前层的输入特征数据进行卷积计算，得到当前层的初始输出特征数据。向通道注意力结构输入该输入特征数据，以使其对该输入特征数据执行预定处理，输出通道相关性矩阵，并将初始输出特征数据与通道相关性矩阵的相乘结果，作为当前层的最终输出特征数据。本申请的方法，在卷积神经网络中的至少一层设置通道注意力结构，采用获得的通道相关性矩阵对空间特征进行校准，由于通道相关性矩阵可以表征当前层的通道在不同的共享卷积核下变换结果的相似性程度，因此可以精准度量通道重要性，从而可以对空间特征进行准确校准。

本发明授权应用于卷积神经网络的数据处理方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，以及存储器：用于存储所述处理器可执行指令的存储器； 其中，所述处理器配置为： 卷积神经网络中的至少一层设有通道注意力结构；所述卷积神经网络中设有通道注意力结构的层对应的卷积核的维度大于1， 接收当前层的输入视觉特征数据，并对所述输入视觉特征数据进行卷积计算，得到当前层的初始输出特征数据； 若当前层设有通道注意力结构，则向所述通道注意力结构输入所述输入视觉特征数据，以获得通道相关性矩阵；其中，所述通道注意力结构通过对所述输入视觉特征数据执行预定处理，输出所述通道相关性矩阵；所述通道注意力结构为卷积神经网络中的分支结构；其中，所述通道相关性矩阵表征当前层的通道在不同的共享卷积核下变换结果的相似性程度； 将所述初始输出特征数据与所述通道相关性矩阵的相乘结果，作为当前层的最终输出特征数据； 所述通道注意力结构用于执行以下处理： 针对每个共享卷积核，计算所述共享卷积核与当前层通道的输入视觉特征数据的卷积结果； 针对每个共享卷积核，计算所述共享卷积核与当前层通道的输入视觉特征数据的卷积结果，获得不同共享卷积核对应的特征图组； 分别将不同共享卷积核对应的特征图组在空间维度上展开，获得不同共享卷积核对应的中间结果； 对不同共享卷积核对应的中间结果进行点积计算，获得点积计算结果，并对所述点积计算结果在空间维度上折叠，获得所述通道相关性矩阵。

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