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龙图腾网获悉合肥君正科技有限公司申请的专利一种基于NNA1.0的空洞卷积的实现方法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：CN119476376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202311023860.2，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于NNA1.0的空洞卷积的实现方法是由刘子航设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于NNA1.0的空洞卷积的实现方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于NNA1.0的空洞卷积的实现方法，包括：S1，对于空洞卷积，由于NNA寄存器参数范围限制，当扩张后卷积核大小超过3x3时，需要对卷积核矩阵进行拆分；S2，NNA的空洞卷积过程：将卷积核数据写入WRAM，再将所需的输入图像数据写入FRAM，通过NNA硬件寄存器设置卷积核大小其中KH和KW必须小于等于3、pad、stride参数，再启动NNA进行卷积计算，得到卷积结果输出，最后得到1行4个pixel的空洞卷积输出结果。本方法基于NNA1.0的快速计算空洞卷积的实现方法，提高空洞卷积的运算速度。

本发明授权一种基于NNA1.0的空洞卷积的实现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NNA1.0的空洞卷积的实现方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1，对于空洞卷积，由于NNA寄存器参数范围限制，当扩张后卷积核大小超过3x3时，需要对卷积核矩阵进行拆分： S1.1，扩张的卷积核：输入图像大小IH*IW，卷积核矩阵大小KH*KW，输入图像边缘填充大小为pad_top、pad_bottom、pad_left、pad_right，卷积步长为stride_x、stride_y，卷积核空洞系数为dilate_x、dilate_y，扩张后的卷积核大小dilate_kh和dilate_kw，通过以下公式计算： ； S1.2，通过对卷积核进行拆分来实现NNA卷积加速： NNA最大支持3*3的卷积核，当dilate_kh或dilate_kw大于3时，需要对扩张后的卷积核矩阵进行拆分： ； 其中n是对扩张后卷积核纵向拆分的计数，m是对扩张后卷积核横向拆分的计数，n*m是总的拆分后的卷积核的个数，拆分后每个卷积核的大小不超过3*3； ； 其中K11到Kn-1m-1卷积核大小为3*3，K1m到Kn-1m卷积核大小为3*dilate_kw%3，Kn1到Knm-1卷积核大小为dilate_kh%3*3，Knm卷积核大小为dilate_kh%3*dilate_kw%3，%表示取余数； 输入图像大小为IH*IW，不对输入图像进行边缘填充，即pad_top、pad_bottom、pad_left、pad_right都为0，卷积核大小KH，KW都为3，卷积步长stride_x、stride_y都为1，卷积核空洞系数dilate_x,dilate_y都为2时，得到输出图像的大小OH*OW： ； S2，NNA的空洞卷积过程：将卷积核数据写入WRAM，再将所需的输入图像数据写入FRAM，通过NNA硬件寄存器设置卷积核大小、pad、stride参数，其中KH和KW必须小于等于3，再启动NNA进行卷积计算，得到卷积结果输出，最后得到1行4个pixel的空洞卷积输出结果。

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