深度學(xué)習(xí)圖像處理技術(shù)是如今最受學(xué)術(shù)界、工業(yè)界關(guān)注的技術(shù)之一,對各種復(fù)雜的圖像任務(wù)都有良好表現(xiàn)。但是一般的深度學(xué)習(xí)模型因?yàn)橛嬎愫臅r長的特點(diǎn),無法直接部署到嵌入式終端設(shè)備中,尤其無法應(yīng)用在需要實(shí)時響應(yīng)的場景中。如何在保證精度可靠性的情況下提高模型推理速度對促進(jìn)深度學(xué)習(xí)圖像處理技術(shù)的廣泛應(yīng)用具有重要意義。本文針對模型推理加速方法展開了詳細(xì)深入的研究。針對深度學(xué)習(xí)模型在嵌入式設(shè)備上推理過程耗時過長的問題,在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動型通道重要性評價方式的基礎(chǔ)上,提出了基于灰色關(guān)聯(lián)分析的深度學(xué)習(xí)模型通道裁剪方法�；诨疑P(guān)聯(lián)分析法依次將每個通道作為參考序列計算獲得各通道相對于該層其他通道的平均關(guān)聯(lián)程度的量化值,通道的重要程度與該值的大小成反比,即量化值越大,參考序列提取的特征與其他通道越相似,參考序列對應(yīng)的卷積核通道重要程度越低,在裁剪過程中可優(yōu)先裁剪。實(shí)驗(yàn)表明,該方法將VGG模型在嵌入式設(shè)備上的單次推理時間從266ms降低為95ms,且精度只降低1.9%。針對單精度模型推理存在加速上限的問題,在傳統(tǒng)線性量化的基礎(chǔ)之上,提出了一種基于KL散度的最佳量化邊界選取方法,并使用ADMM對模型權(quán)值參數(shù)進(jìn)行量化。利用K... 

【文章來源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

FasterRCNN網(wǎng)絡(luò)

真實(shí)框、預(yù)測框、回歸框

第二章目標(biāo)檢測算法原理9圖2-3YOLOV3網(wǎng)絡(luò)示意圖在訓(xùn)練集上使用聚類選擇9個尺度不同的anchor框來回歸檢測框�；貧w框示意如圖2-4，每個單元格上的預(yù)測結(jié)果包括tx,ty,tw,th，當(dāng)單元格向圖像左上偏移(cx,cy)時，且對應(yīng)的anchor框長寬為(Pw,Ph)時，最終回歸框的計算公式為(2-5)by=σ(ty)+cy(2-6)bw=pwetw(2-7)bh=pheth(2-8)圖2-4回歸框示意圖訓(xùn)練時的損失函數(shù)如式(2-9)所示(2-9)其中表示根據(jù)最大的交并比選擇預(yù)選框的原則判斷目標(biāo)框是否屬于網(wǎng)格i中的第j個預(yù)選框。(x,y,w,h)表示檢測目標(biāo)框的位置信息和寬高信息，表示人工標(biāo)注框bx=σ(tx)+cxLoss=λcoord1ijobjj=0B∑i=0s2∑[(xixi)2+(yiyi)2+(wiwi)2+(hihi)2]+1ijobjj=0B∑i=0s2∑(CiCi)2+λnoobj1ijnoobjj=0B∑i=0s2∑(CiCi)2+1ijobj1ijnoobjj=0B∑i=0s2∑(pi(c)pi(c))21ijobj(x,y,w,h)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于AHP和灰色關(guān)聯(lián)分析的電能替代效果評估[J]. 苗常海,梁佳麗,郭艷飛,羅艷紅,成嶺.  控制工程. 2018(05)
[2]基于DEMATEL-相關(guān)性分析和VIKOR-灰色關(guān)聯(lián)分析的供應(yīng)鏈績效評價模型研究[J]. 董文心,王英,張悅,陳燕燕,蘇柏林.  科技管理研究. 2018(09)
[3]基于改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)分析的配電網(wǎng)低電壓貢獻(xiàn)度評價方法[J]. 胡斌,任曦駿,葉斌,王緒利,代磊.  電力電容器與無功補(bǔ)償. 2018(02)
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博士論文
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碩士論文
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[3]數(shù)字乳腺斷層成像的快速迭代重建算法研究[D]. 黃杰星.南方醫(yī)科大學(xué) 2019
[4]輕量級深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法研究及系統(tǒng)設(shè)計[D]. 李小偉.安徽大學(xué) 2019
[5]東北地區(qū)五個常見樹種全樹木材性質(zhì)的研究[D]. 張昭林.河南科技大學(xué) 2019
[6]基于ADMM的大規(guī)模陣列方向圖綜合算法研究[D]. 楊金泰.電子科技大學(xué) 2019
[7]基于度量學(xué)習(xí)的行人重識別若干算法研究[D]. 丁宗元.常州大學(xué) 2018
[8]基于KL散度的協(xié)同過濾推薦算法研究[D]. 鄧江洲.重慶郵電大學(xué) 2018
[9]吸掃車吸嘴卷吸塵粒流動數(shù)值模擬及模糊灰色關(guān)聯(lián)分析[D]. 高俊旭.湖南大學(xué) 2016



本文編號：3602389