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龍圖騰網(wǎng)獲悉谷歌有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超像素方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN112801279B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202110225055.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0464；該發(fā)明授權(quán)用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超像素方法是由雷吉納爾德·克利福德·揚(yáng);喬納森·羅斯設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2017-07-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超像素方法在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超像素方法。該方法包括將X乘Y乘Z輸入張量變換為X’乘Y’乘Z’輸入張量，其中，X’小于或等于X，Y’小于或等于Y，并且Z’大于或等于Z；獲得一個(gè)或多個(gè)經(jīng)修改的權(quán)重矩陣，其中，經(jīng)修改的權(quán)重矩陣對(duì)所述X’乘Y’乘Z’輸入張量進(jìn)行運(yùn)算以生成U’乘V’乘W’輸出張量，并且所述U’乘V’乘W’輸出張量包括經(jīng)變換的U乘V乘W輸出張量，其中U’小于或等于U，V’小于或等于V，并且W’大于或等于W；以及使用經(jīng)修改的權(quán)重矩陣處理所述X’乘Y’乘Z’輸入張量以生成所述U’乘V’乘W’輸出張量，其中，所述U’乘V’乘W’輸出張量包括所述U乘V乘W輸出張量。

本發(fā)明授權(quán)用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超像素方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種使用在硬件集成電路上實(shí)現(xiàn)并且被配置為基于作為圖像或已從圖像提取的特征的輸入來生成分類輸出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行的方法，所述方法包括： 接收針對(duì)具有大于一的步幅的所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層的輸入張量，所述輸入張量具有多個(gè)維度和相應(yīng)的多個(gè)輸入； 通過以下操作來從所述輸入張量生成變換的輸入張量：通過以關(guān)于所述輸入張量的X和Y維度的空間范圍或索引換取關(guān)于所述輸入張量的Z維度的深度范圍或索引來對(duì)所述輸入張量的所述多個(gè)輸入進(jìn)行聚組； 基于所述輸入張量的所述多個(gè)輸入的所述聚組，將所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具有所述大于一的步幅的所述層變換為所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具有等于一的步長(zhǎng)的超像素層，所述超像素層相對(duì)于所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未變換層包括數(shù)量減少的內(nèi)核元素； 使用表示具有所述等于一的步幅的所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所述超像素層的權(quán)重矩陣的修改的權(quán)重矩陣來處理所述變換的輸入張量，其中，所述修改的權(quán)重矩陣是所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所述層的權(quán)重矩陣的修改版本，包括： 使用所述修改的權(quán)重矩陣對(duì)所述變換的輸入張量的輸入應(yīng)用卷積；以及 響應(yīng)于處理所述變換的輸入張量，生成所述超像素層的變換層輸出，所述變換層輸出包括數(shù)學(xué)上與通過使用所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所述層的所述權(quán)重矩陣的未修改版本處理所述輸入張量來生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出相對(duì)應(yīng)的輸出。

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