数据处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请实施例涉及数据处理，特别地，涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、卷积神经网络广泛应用于图像分类，物体检测等计算机视觉处理任务中。由于移动终端存在功耗和面积限制且存在高性能需求，通常采用专用卷积神经网络处理器芯片对移动终端上的神经网络算法进行运算。

2、在卷积神经网络运行过程中，特征图的尺寸有时比较大，计算资源和存储资源有限的芯片无法一次性对特征图进行处理。目前处理器芯片将特征图切分为大小等同且有重叠区域的多个分块，按照一定的顺序，每个时钟周期处理一个分块，从而逐步对所有分块进行运算。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，以改善上述问题。

2、第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法。该方法包括：获取当前特征图中的当前待处理分块和相邻分块的输入数据，所述当前待处理分块的输入数据为对所述当前待处理分块进行卷积运算时输入卷积神经网络的数据，所述相邻分块的输入数据为对所述相邻分块进行卷积运算时输入卷积神经网络的数据；根据所述当前待处理分块的输入数据与所述相邻分块的输入数据的重叠情况，将所述当前待处理分块的输入数据划分为多种预设类型的数据；分别将所述多种预设类型的数据存储到多个预设缓冲区中，其中，不同预设类型的数据对应不同的预设缓冲区。

3、第二方面，本申请实施例提供一种数据处理装置。该装置包括：数据获取模块，用于获取当前特征图中的当前待处理分块和相邻分块的输入数据，所述当前待处理分块的输入数据为对所述当前待处理分块进行卷积运算时输入卷积神经网络的数据，所述相邻分块的输入数据为对所述相邻分块进行卷积运算时输入卷积神经网络的数据；数据划分模块，用于根据所述当前待处理分块的输入数据与所述相邻分块的输入数据的重叠情况，将所述当前待处理分块的输入数据划分为多种预设类型的数据；数据存储模块，用于分别将所述多种预设类型的数据存储到多个预设缓冲区中，其中，不同预设类型的数据对应不同的预设缓冲区。

4、第三方面，本申请实施例提供一种电子设备。该电子设备包括存储器、一个或多个处理器以及一个或多个应用程序。其中，一个或多个应用程序被存储在存储器中，并被配置为当被一个或多个处理器调用时执行本申请实施例提供的数据处理方法。

5、第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读取存储介质。该计算机可读取存储介质中存储有程序代码，该程序代码被配置为当被处理器调用时执行本申请实施例提供的数据处理方法。

6、本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过将分块的输入数据划分为多个预设类型的数据，分别将多个预设类型的数据存储到多个预设缓冲区中，可以将不同预设类型的数据存储在不同的缓冲区中，实现分类存储，从而使得后续对分块执行卷积运算时可以直接从不同的缓冲区中取出该分块的输入数据，而不必加载整条内存位宽对应的数据，并从加载的数据中抽取出相邻分块之间的重叠数据，进而可以有效减少冗余数据的重复搬运，提升计算效率并节省系统功耗。

技术特征：

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理分块具有相互垂直的第一方向和第二方向，所述多种预设类型包括第一预设类型，第二预设类型，第三预设类型，以及第四预设类型，所述根据所述当前待处理分块的输入数据与所述相邻分块的输入数据的重叠情况，将所述当前待处理分块的输入数据划分为多种预设类型的数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个预设缓冲区包括第一预设缓冲区，第二预设缓冲区，第三预设缓冲区，以及第四预设缓冲区，所述分别将所述多种预设类型的数据存储到多个预设缓冲区中，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当前待处理分块的尺寸为tile_ow*tile_oh，其中，tile_ow为所述当前待处理分块的在所述第一方向上的尺寸，tile_oh为所述当前待处理分块的在所述第二方向上的尺寸；

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二预设缓冲区的存储空间为：x*tile_oh，其中，x为在所述第一方向上，所述当前待处理分块的输入数据的尺寸与所述当前待处理分块的尺寸的差值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第三预设缓冲区的存储空间为：(w+tile_ow)*y，其中，w为所述当前特征图的在所述第一方向上的尺寸。

7.根据权利要求6任一项所述的方法，其特征在于，所述第四预设缓冲区的存储空间为：x*y。

8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码被配置为由处理器调用时，使得所述处理器执行如权利要求1～7任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，通过获取当前特征图中的当前待处理分块和相邻分块的输入数据，当前待处理分块的输入数据为对当前待处理分块进行卷积运算时输入卷积神经网络的数据，相邻分块的输入数据为对相邻分块进行卷积运算时输入卷积神经网络的数据；根据当前待处理分块的输入数据与相邻分块的输入数据的重叠情况，将当前待处理分块的输入数据划分为多种预设类型的数据；分别将多种预设类型的数据存储到多个预设缓冲区中，其中，不同预设类型的数据对应不同的预设缓冲区，从而可以有效减少冗余数据的重复搬运，提升计算效率并节省系统功耗。

技术研发人员：王智慧
受保护的技术使用者：OPPO广东移动通信有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15