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龙图腾网获悉南京大学申请的专利反卷积计算的方法、硬件加速器、设备及可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113918876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010802119.6，技术领域涉及：G06F17/15；该发明授权反卷积计算的方法、硬件加速器、设备及可读存储介质是由王中风;杨培祥;毛文东;林军设计研发完成，并于2020-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本反卷积计算的方法、硬件加速器、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了反卷积计算的方法、硬件加速器、设备及可读存储介质，该方法包括获取多个输入块，根据第一前置矩阵，对反卷积核中的数据进行变换，获取反卷积核矩阵，根据第二前置矩阵，分别对多个输入块中的数据进行变换，获取多个输入矩阵，然后分别将反卷积核矩阵与多个输入矩阵进行相乘，获取多个中间矩阵，将任一中间矩阵中所有层数据矩阵的数据按通道进行累加，获取多个累加矩阵。根据后置矩阵，分别对多个累加矩阵中的数据进行变换，获取多个输出块。将多个输出块依次排列成输出特征图，获取反卷积计算结果。上述计算过程中，未在原输入特征图中插入大量的零，有效提高了计算效率。

本发明授权反卷积计算的方法、硬件加速器、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种反卷积计算的方法，其特征在于，包括： 获取多个输入块，所述多个输入块为预设的滑动窗口在原输入特征图中每次滑动后所覆盖的数据块，其中，所述原输入特征图中包括多层特征图，对应的，每个所述输入块均包括多层数据，所述滑动窗口的大小根据反卷积核的大小及反卷积的步长设定； 根据第一前置矩阵，对所述反卷积核中的数据进行变换，获取反卷积核矩阵，所述第一前置矩阵的大小根据所述反卷积核的大小及反卷积的步长预先设定； 根据第二前置矩阵，分别对所述多个输入块中的数据进行变换，获取多个输入矩阵，其中，每个所述输入矩阵均包括多层数据矩阵，所述第二前置矩阵的大小根据所述反卷积核的大小及反卷积的步长预先设定； 分别将所述反卷积核矩阵与所述多个输入矩阵进行相乘，获取多个中间矩阵，其中，每个所述中间矩阵均包括多层数据矩阵； 获取多个累加矩阵，其中任一所述累加矩阵为将其对应的所述中间矩阵中所有层数据矩阵的数据按通道进行累加所得到的单层数据矩阵； 根据后置矩阵，分别对所述多个累加矩阵中的数据进行变换，获取多个输出块，所述后置矩阵的大小根据所述反卷积核的大小及反卷积的步长预先设定； 将所述多个输出块依次排列成输出特征图，获取反卷积计算结果。

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