發(fā)布時(shí)間：2020-06-07 10:55

【摘要】：隨著交通行業(yè)的不斷發(fā)展,檢測道路上的車輛、行人等移動(dòng)目標(biāo)來提高道路駕駛的安全性得到越來越多的重視。近幾年,隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)的任務(wù)逐漸被深度學(xué)習(xí)所取代。對(duì)于目標(biāo)檢測任務(wù),人們也開始探索利用深度學(xué)習(xí)的方式來解決。同時(shí)移動(dòng)端設(shè)備作為一種無需連入網(wǎng)絡(luò)的安全隱私計(jì)算資源,在其上實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的交通目標(biāo)檢測任務(wù)成為當(dāng)下研究的熱門話題。本文首先介紹了目標(biāo)檢測算法常用的幾大類方法,并分析比較了各類方法的主要內(nèi)容及優(yōu)缺點(diǎn)。接著介紹了我們設(shè)計(jì)的移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測架構(gòu),主要分了并行處理層、控制層和應(yīng)用層三級(jí)結(jié)構(gòu),并基于OpenCL的并行多核處理框架完成卷積層、池化層、全連接層和激活函數(shù)的實(shí)現(xiàn)。由于卷積層計(jì)算在整個(gè)深度學(xué)習(xí)計(jì)算期間計(jì)算量最大耗時(shí)最久,我們提出并實(shí)現(xiàn)了基于OpenCL內(nèi)存模型的優(yōu)化加速方法。對(duì)卷積輸入和卷積核權(quán)重采用多核冗余的方式從全局內(nèi)存預(yù)加載進(jìn)本地內(nèi)存和常量區(qū)中,并采用避免分支的方法來減少線程工作項(xiàng)的等待時(shí)間。在介紹完移動(dòng)端的目標(biāo)檢測系統(tǒng)后,本文繼續(xù)介紹基于IEEE 802.1 1p車車通信協(xié)議的分布式目標(biāo)檢測系統(tǒng)。采用Map-Reduce模型對(duì)卷積層和池化層進(jìn)行分布式切分,在計(jì)算每層過后工作節(jié)點(diǎn)交換各自相鄰數(shù)據(jù)。同時(shí)我們?yōu)榱私鉀Q分布式系統(tǒng)中的由于不同工作節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力不均而產(chǎn)生的木桶效應(yīng),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于指數(shù)平滑法來預(yù)測計(jì)算性能的任務(wù)重分配機(jī)制。使用指數(shù)平滑法預(yù)測各工作節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力,并根據(jù)不同的計(jì)算能力分配與之對(duì)應(yīng)的計(jì)算任務(wù),從而提升整體的分布式計(jì)算加速比。最后我們使用2到6個(gè)分布式節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),基于均分法和預(yù)測法對(duì)比了每一層卷積層的執(zhí)行時(shí)延和整體的加速比。實(shí)驗(yàn)表明預(yù)測法在2-6個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)候加速比比均分法要高,對(duì)卷積層加速達(dá)到了1.95x-5.94x加速效果,而均分法只有1.69x-5.78x加速效果,在6個(gè)分布式節(jié)點(diǎn)均分法和預(yù)測法在整體加速上呈現(xiàn)性能相似效果,達(dá)到3.35x/3.36x的加速效果。
【圖文】：

邐第二章目標(biāo)檢測算法概述逡逑特征圖上。下圖２－１演示了一個(gè)包含卷積層和下采樣層的ＣＮＮ的完整網(wǎng)絡(luò)，其逡逑中同樣顏色的單位具有同樣的權(quán)重大小。同一層中使用不同的濾波器得到了不同逡逑的特征圖，后面接的池化層的則把相似的特征通過平均或者取最大值的方式融合逡逑成一個(gè)特征。一個(gè)典型的池化層單元就是計(jì)算一個(gè)特征圖（或幾個(gè)特征圖）中相逡逑鄰一小部分的最大值。經(jīng)過兩三次這種卷積層，，非線性單元，池化層的堆積后，逡逑后面跟全連接層或者更多的卷積層。逡逑－逡逑－邐ｐｏｏｌ邋ｓｉｚｅ逡逑特Ａ％邋％邐％…逡逑＼卷積核大小邐＼逡逑＼邐輸入圖像＼逡逑圖２－丨邋典型ＣＮＮ網(wǎng)絡(luò)示意圖逡逑卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩個(gè)極其重要的特性，局部連接特性和權(quán)重共享特性。傳統(tǒng)逡逑的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是采用全連接的方式，即把輸入層到隱藏層的神經(jīng)元全部連接起逡逑來，這樣的方式會(huì)導(dǎo)致災(zāi)難性的問題一一參數(shù)量過于巨大導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練極其低逡逑效。ＣＮＮ中的局部連接特性就是用來解決參數(shù)過大的問題，局部連接特性指的逡逑是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只通過部分連接的方式與相鄰層進(jìn)行交互。例如ＣＮＮ網(wǎng)絡(luò)通過逡逑在相鄰層之間的神經(jīng)元之間采用局部連接的方式來獲取空間相關(guān)性。換句話說，逡逑如圖２－２所示

逡逑ＯｐｅｎＣＬ平臺(tái)模型的定義為，單個(gè)Ｈｏｓｔ主機(jī)連接一個(gè)或者多個(gè)ＯｐｅｎＣＬ設(shè)備。逡逑圖３－４展示了單個(gè)Ｈｏｓｔ和多個(gè)計(jì)算設(shè)備的關(guān)系圖，其中對(duì)于每一個(gè)計(jì)算設(shè)備，逡逑里面又包含了多個(gè)計(jì)算單元，每一個(gè)計(jì)算單元中則包含了多個(gè)處理節(jié)點(diǎn)。逡逑—Ｉｌｌｉ邐￣￣—邐—邋—｜逡逑Ｈｒ邋１．１邋＾邐Ｊ．邋—邐ＯｐｅｎＣＬ邋主機(jī)逡逑邐＾逡逑ｒ？ｉ邐／邐邐逡逑？邋■邐，邋－Ａ逡逑’邐＼邐計(jì)算設(shè)備逡逑處理節(jié)點(diǎn)邐計(jì)算單元逡逑圖３－４邋ＯｐｅｎＣＬ平臺(tái)模型圖逡逑ＯｐｅｎＣＬ的執(zhí)行模型主要包含以下兩大類：內(nèi)核程序和主機(jī)程序。內(nèi)核逡逑（ｋｅｒｎｅｌ）程序是運(yùn)行在單個(gè)或者多個(gè)ＯｐｅｎＣＬ設(shè)備上最為基本單位執(zhí)行代碼，逡逑類比于Ｃ語言中的可用于數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行的程序函數(shù)。主機(jī)程序則是運(yùn)行逡逑在主機(jī)系統(tǒng)上的程序代碼，其中用來定義設(shè)備信息以及用于對(duì)執(zhí)行實(shí)例排隊(duì)的命逡逑令隊(duì)列等。逡逑ＯｐｅｎＣＬ的存儲(chǔ)器模型如圖３－５所示，由于常用的內(nèi)存地址空間已經(jīng)不適用逡逑于ＯｐｅｎＣＬ主機(jī)和設(shè)備中，ＯｐｅｎＣＬ對(duì)存儲(chǔ)模型進(jìn)行了重新定義。主要分為如下逡逑四個(gè)區(qū)域：全局內(nèi)存塊、常量內(nèi)存塊、本地內(nèi)存塊以及私用內(nèi)存塊。其中全局內(nèi)逡逑２０逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U463.67;U495;TP391.41

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本文編號(hào)：2701311