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1. 面向“边缘”应用的卷积神经网络量化与压缩方法
蔡瑞初, 钟椿荣, 余洋, 陈炳丰, 卢冶, 陈瑶
计算机应用    2018, 38 (9): 2449-2454.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020477
摘要1817)      PDF (944KB)(1110)    收藏
针对卷积神经网络(CNN)推理计算所需内存空间和资源过大,限制了其在嵌入式等"边缘"设备上部署的问题,提出结合网络权重裁剪及面向嵌入式硬件平台数据类型的数据量化的神经网络压缩方法。首先,根据卷积神经网络各层权重的分布,采用阈值法对网络精确率影响较小的权重进行裁剪,保留网络中重要连接的同时除去冗余信息;其次,针对嵌入式平台的计算特性分析网络中权重及激活函数所需的数据位宽,采用动态定点量化方法减小权重数据的位宽;最后,对网络进行微调,在保障网络模型识别精度的前提下进一步压缩模型大小并降低计算消耗。实验结果表明,该方法降低了VGG-19网络95.4%的存储空间而精确率仅降低0.3个百分点,几乎实现无损压缩;同时,通过多个网络模型的验证,该方法在平均1.46个百分点精确率变化范围内,最大降低网络模型96.12%的存储空间,能够有效地压缩卷积神经网络。
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2. 采用单目视觉的桥吊负载空间定位方法
罗余洋, 徐为民, 张梦杰, 刘玉强
计算机应用    2016, 36 (4): 1156-1162.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.04.1156
摘要463)      PDF (978KB)(405)    收藏
针对基于模板匹配算法的单目视觉桥吊负载空间定位系统中标识模板旋转、倾斜等造成的匹配性能降低的问题,提出一种结合垂直梯度方向线圆检测与线性预插值的桥式吊车负载实时空间定位方法。该方法通过设置一个附于负载上方的球形标识物, 利用球形标识物在被检测时对旋转和倾斜等情况不敏感的特性, 首先利用垂直梯度方向线的圆检测算法, 对兴趣区域内的球形标识物图像进行精确快速的检测; 再结合空间几何方法对球形标识物球心空间坐标进行计算; 此外, 还使用线性预插值的方法解决了空间坐标的实时反馈问题。通过物理实验, 将空间位置数据转换为负载摆角与吊绳绳长,与传统接触式方法进行对比。实验结果表明,该方法转换得到的摆角数据精确更高,且满足实时性要求;同时,绳长转换数据与接触式方法测得数据误差满足在2.49%以内,满足精度要求。
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