北京大学刘力锋获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学申请的专利卷积神经网络加速方法、装置及系统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：CN114781637B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210208818.7，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权卷积神经网络加速方法、装置及系统是由刘力锋;李淄博;崔小欣设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本卷积神经网络加速方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种卷积神经网络加速方法、装置及系统，该方法包括：获取当前卷积窗口对应的卷积结果；在当前卷积窗口与上一个第一目标卷积窗口之间间隔n个卷积窗口的情况下，获取当前卷积窗口对应的中间池化结果；在当前卷积窗口与上一个第二目标卷积窗口之间间隔m个卷积窗口的情况下，将当前卷积窗口确定为第二目标卷积窗口，并获取当前卷积窗口对应的池化结果；当前卷积窗口与上一个第一目标卷积窗口位于同一行，当前卷积窗口与上一个第二目标卷积窗口位于同一列；n和m为预设的正整数。本发明提供一种卷积神经网络加速方法、装置及系统，能在进行卷积计算时同步进行池化处理，能避免对片上缓存的占用，能提高卷积神经网络的处理速度。
本发明授权卷积神经网络加速方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络加速方法，其特征在于，包括： 获取目标图像中当前卷积窗口对应的卷积结果； 在所述当前卷积窗口与上一个第一目标卷积窗口之间间隔n个卷积窗口的情况下，将所述当前卷积窗口确定为第一目标卷积窗口，并基于所述当前卷积窗口对应的卷积结果以及所述当前卷积窗口与所述上一个第一目标卷积窗口之间间隔的n个卷积窗口对应的卷积结果，获取所述当前卷积窗口对应的中间池化结果； 在所述当前卷积窗口与上一个第二目标卷积窗口之间间隔m个卷积窗口的情况下，将所述当前卷积窗口确定为第二目标卷积窗口，并基于所述当前卷积窗口对应的中间池化结果以及所述当前卷积窗口与所述上一个第二目标卷积窗口之间间隔的m个卷积窗口对应的中间池化结果，获取所述当前卷积窗口对应的池化结果； 其中，所述当前卷积窗口与所述上一个第一目标卷积窗口位于同一行，所述当前卷积窗口与所述上一个第二目标卷积窗口位于同一列；n和m为预设的正整数。
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