CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK INFERENCE PROCESSING DEVICE, CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK INFERENCE PROCESSING METHOD, AND CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK INFERENCE PROCESSING PROGRAM

• Main Authors: KOBAYASHI, Daisuke, UZAWA, Hiroyuki, IINUMA, Yuko, NAKAMURA, Ken, OMORI, Yuya, HATTA, Saki, YOSHIDA, Shuhei
• Format: Patent
• Language: English; French; Japanese
• Published: 18.01.2024
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

A region extraction unit (32) extracts regions each having the maximum processable size as an input image and each obtained when an input image to be inputted to a convolutional neural network including a plurality of convolutional layers is divided into a plurality of regions in which the regions overlap at an overlap amount according to a shrinkage amount of the input image by the convolutional layers. A calculation unit (33) performs convolutional calculation using the plurality of convolutional layers which are layer-integrated by using data of the extracted regions as input data. An output unit (35) combines and outputs the calculation results respectively for the plurality of regions. Une unité d'extraction de région (32) extrait des régions ayant chacune la taille maximale pouvant être traitée en tant qu'image d'entrée et étant chacune obtenue lorsqu'une image d'entrée à entrer dans un réseau neuronal convolutif comprenant une pluralité de couches de convolution est divisée en une pluralité de régions dans lesquelles les régions se chevauchent d'un degré de chevauchement dépendant d'un niveau de rétrécissement de l'image d'entrée par les couches de convolution. Une unité de calcul (33) effectue un calcul de convolution à l'aide de la pluralité de couches de convolution qui sont intégrées en couche en utilisant des données des régions extraites comme données d'entrée. Une unité de sortie (35) combine et délivre les résultats de calcul respectivement pour la pluralité de régions. 領域抽出部（３２）が、複数の畳み込み層を含む畳み込みニューラルネットワークへ入力する入力画像を、入力画像として処理可能な最大サイズの領域、かつ畳み込み層による入力画像の縮小分に応じたオーバラップ量で領域間をオーバラップさせた複数の領域で分割した場合の各領域を抽出し、演算部（３３）が、抽出された領域のデータを入力データとして、層統合された複数の畳み込み層による畳み込み演算を行い、出力部（３５）が、複数の領域の各々についての演算結果を結合して出力する。