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公开(公告)号：CN119762461A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411869534.8
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于数据复用和计算跳过的点云分析方法、装置及可读介质，包括：将待分析的点云数据输入到点云分析模型，进入到第一个层级，通过第一个层级的采样层输出采样结果，在下一个层级的采样层的采样过程中复用当前层级的采样层的采样结果，将当前层级的采样结果中的保留点的坐标和特征采用基于块级流水线延迟聚合的层级间数据复用方法，得到当前层级的聚合特征，当前层级的聚合特征经过剪枝层进行动态点剪枝操作，得到当前层级输出的点云数据，当前层级输出的点云数据作为下一层级输入的点云数据，最后一个层级输出的点云数据作为分析结果。本发明能够有效减少计算量，最大限度地减少片外存储器访问。
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公开(公告)号：CN111652360B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010447090.4
申请日：2020-05-25
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 在本申请涉及电子信息以及深度学习技术领域，公开了一种基于脉动阵列的卷积运算装置，包括待卷积矩阵获取装置、第一卷积矩阵控制器、第二卷积矩阵控制器和脉动阵列，待卷积矩阵获取装置先将待卷积矩阵与卷积核矩阵分别发送给第一卷积矩阵控制器和第二卷积矩阵控制器，再由第一卷积矩阵控制器和第二卷积矩阵控制器输入脉动阵列进行卷积计算。由于第一卷积矩阵控制器只将获取的矩阵的非零元素依次输入脉动阵列进行卷积运算，不但使得卷积运算更快速，还能降低电路计算资源的占用率。
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公开(公告)号：CN111652360A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010447090.4
申请日：2020-05-25
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 在本申请涉及电子信息以及深度学习技术领域，公开了一种基于脉动阵列的卷积运算装置，包括待卷积矩阵获取装置、第一卷积矩阵控制器、第二卷积矩阵控制器和脉动阵列，待卷积矩阵获取装置先将待卷积矩阵与卷积核矩阵分别发送给第一卷积矩阵控制器和第二卷积矩阵控制器，再由第一卷积矩阵控制器和第二卷积矩阵控制器输入脉动阵列进行卷积计算。由于第一卷积矩阵控制器只将获取的矩阵的非零元素依次输入脉动阵列进行卷积运算，不但使得卷积运算更快速，还能降低电路计算资源的占用率。
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