3D卷积神经网络在神经网络处理器上的处理方法和装置

摘要

本申请提供3D卷积神经网络在神经网络处理器上的处理方法和装置。本申请中，将图序列在时间维度上拆分后与P3D卷积层的第一卷积核进行第一次卷积运算，得到多个第一2D特征图，然后将第一2D特征图划分后再拼接到通道维度上，得到多个2D拼接图；同时，将P3D卷积层的第二卷积核在时间维度上的数据拼接到通道维度上，得到2D拼接卷积核，并基于该2D拼接图和2D拼接卷积核进行第二次卷积运算。由此，神经网络处理器实现了支持3D神经网络的卷积处理。同时，本申请还将P3D池化层进行池化操作步骤的转换，分别进行了第一池化操作和第二次池化操作，实现了神经网络处理器支持3D卷积神经网络的池化处理。