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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利反卷積計算的方法、硬件加速器、設備及可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113918876B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202010802119.6，技術領域涉及：G06F17/15；該發明授權反卷積計算的方法、硬件加速器、設備及可讀存儲介質是由王中風;楊培祥;毛文東;林軍設計研發完成，并于2020-08-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本反卷積計算的方法、硬件加速器、設備及可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了反卷積計算的方法、硬件加速器、設備及可讀存儲介質，該方法包括獲取多個輸入塊，根據第一前置矩陣，對反卷積核中的數據進行變換，獲取反卷積核矩陣，根據第二前置矩陣，分別對多個輸入塊中的數據進行變換，獲取多個輸入矩陣，然后分別將反卷積核矩陣與多個輸入矩陣進行相乘，獲取多個中間矩陣，將任一中間矩陣中所有層數據矩陣的數據按通道進行累加，獲取多個累加矩陣。根據后置矩陣，分別對多個累加矩陣中的數據進行變換，獲取多個輸出塊。將多個輸出塊依次排列成輸出特征圖，獲取反卷積計算結果。上述計算過程中，未在原輸入特征圖中插入大量的零，有效提高了計算效率。

本發明授權反卷積計算的方法、硬件加速器、設備及可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種反卷積計算的方法，其特征在于，包括： 獲取多個輸入塊，所述多個輸入塊為預設的滑動窗口在原輸入特征圖中每次滑動后所覆蓋的數據塊，其中，所述原輸入特征圖中包括多層特征圖，對應的，每個所述輸入塊均包括多層數據，所述滑動窗口的大小根據反卷積核的大小及反卷積的步長設定； 根據第一前置矩陣，對所述反卷積核中的數據進行變換，獲取反卷積核矩陣，所述第一前置矩陣的大小根據所述反卷積核的大小及反卷積的步長預先設定； 根據第二前置矩陣，分別對所述多個輸入塊中的數據進行變換，獲取多個輸入矩陣，其中，每個所述輸入矩陣均包括多層數據矩陣，所述第二前置矩陣的大小根據所述反卷積核的大小及反卷積的步長預先設定； 分別將所述反卷積核矩陣與所述多個輸入矩陣進行相乘，獲取多個中間矩陣，其中，每個所述中間矩陣均包括多層數據矩陣； 獲取多個累加矩陣，其中任一所述累加矩陣為將其對應的所述中間矩陣中所有層數據矩陣的數據按通道進行累加所得到的單層數據矩陣； 根據后置矩陣，分別對所述多個累加矩陣中的數據進行變換，獲取多個輸出塊，所述后置矩陣的大小根據所述反卷積核的大小及反卷積的步長預先設定； 將所述多個輸出塊依次排列成輸出特征圖，獲取反卷積計算結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區仙林大道163號南京大學電子樓229；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。