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1. WO2022088629 - PROCÉDÉ ET APPAREIL DE RECONNAISSANCE D'IMAGES À BASE DE RÉSEAU SYSTOLIQUE, ET SUPPORT

Numéro de publication WO/2022/088629
Date de publication 05.05.2022
N° de la demande internationale PCT/CN2021/089863
Date du dépôt international 26.04.2021
CIB
G06K 9/62 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
62Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G06N 3/04 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
04Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
CPC
G06K 9/6217
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6217Design or setup of recognition systems and techniques; Extraction of features in feature space; Clustering techniques; Blind source separation
G06N 3/0454
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0454using a combination of multiple neural nets
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
Déposants
  • 苏州浪潮智能科技有限公司 INSPUR SUZHOU INTELLIGENT TECHNOLOGY CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 董刚 DONG, Gang
  • 赵雅倩 ZHAO, Yaqian
  • 李仁刚 LI, Rengang
  • 杨宏斌 YANG, Hongbin
  • 刘海威 LIU, Haiwei
  • 蒋东东 JIANG, Dongdong
Mandataires
  • 北京集佳知识产权代理有限公司 UNITALEN ATTORNEYS AT LAW
Données relatives à la priorité
202011163647.827.10.2020CN
Langue de publication Chinois (zh)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) IMAGE RECOGNITION METHOD AND APPARATUS BASED ON SYSTOLIC ARRAY, AND MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE RECONNAISSANCE D'IMAGES À BASE DE RÉSEAU SYSTOLIQUE, ET SUPPORT
(ZH) 一种基于脉动阵列的图像识别方法、装置和介质
Abrégé
(EN) An image recognition method and apparatus based on a systolic array, and a medium. The method comprises: converting obtained image feature information into a one-dimensional feature vector; converting an obtained weight matrix into a one-dimensional weight vector, and allocating a corresponding weight group to each node in a trained three-dimensional systolic array model; performing multiply-accumulate of the feature vector and a weight value on the one-dimensional feature vector in parallel by using the three-dimensional systolic array model, to obtain a feature value corresponding to each node, the feature values of different values reflecting the article category contained in the image; and determining the article category contained in the image according to the feature value corresponding to each node and the preestablished corresponding relationship between the feature value and the article category. According to the method, after one-dimensional conversion is carried out on image feature information to be calculated and the weight value, the one-dimensional feature vector is calculated by adopting a framework of carrying out accelerated calculation with the systolic array model, such that the parallelism degree of vector calculation is fully expanded, and the classification processing efficiency of the image is effectively improved.
(FR) L'invention concerne un procédé et un appareil de reconnaissance d'images à base de réseau systolique et un support. Le procédé comprend les étapes suivantes : convertir des informations caractéristiques d'image obtenues en un vecteur caractéristique unidimensionnel ; convertir une matrice de pondération obtenue en un vecteur de pondération unidimensionnel, et attribuer un groupe de pondérations correspondant à chaque nœud dans un modèle de réseau systolique tridimensionnel entraîné ; effectuer une multiplication-accumulation du vecteur caractéristique et d'une valeur de pondération sur le vecteur caractéristique unidimensionnel en parallèle en utilisant le modèle de réseau systolique tridimensionnel, pour obtenir une valeur caractéristique correspondant à chaque nœud, les valeurs caractéristiques de différentes valeurs reflétant la catégorie d'article présente dans l'image ; et déterminer la catégorie d'article présente dans l'image selon la valeur caractéristique correspondant à chaque nœud et la relation correspondante préétablie entre la valeur caractéristique et la catégorie d'article. Selon le procédé, après la réalisation d'une conversion unidimensionnelle sur des informations caractéristiques d'image à calculer et la valeur de pondération, le vecteur caractéristique unidimensionnel est calculé en adoptant un cadre de réalisation d'un calcul accéléré avec le modèle de réseau systolique, de façon à étendre complètement le degré de parallélisme du calcul de vecteur, et l'efficacité de traitement de classification de l'image est améliorée considérablement.
(ZH) 一种基于脉动阵列的图像识别方法、装置和介质,将获取的图像特征信息转换为一维特征向量;将获取的权重矩阵转换为一维权重向量,并对训练好的三维脉动阵列模型中每个节点分配对应的权重组。利用三维脉动阵列模型,对一维特征向量并行进行特征向量与权重值的乘累加,以得到每个节点对应的特征值。不同取值的特征值可以反映图像中包含的物品类别,依据每个节点对应的特征值以及预先建立的特征值与物品种类的对应关系,确定出图像中包含的物品类别。将待计算的图像特征信息与权重值经过一维转化之后,采用脉动阵列模型进行加速计算的架构对一维特征向量进行计算,充分扩展了向量计算的并行度,有效的提升了图像的分类处理效率。
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