【摘 要】
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深度神经网络在计算机视觉任务中发挥着重要作用,基于深度卷积神经网络的语义分割已经达到足够高精准度,然而高精准性能的网络规模也越来越大,消耗了大量的存储和计算资源,网络难以移植到资源有限的移动端、现场可编程门阵列等嵌入式设备上,且深度神经网络运行时间较长,难以满足现实的实用要求。因此,本文对卷积神经网络进行轻量化设计,并应用于语义分割任务中,同时在硬件层面进行加速研究。具体工作如下:1.对轻量级卷积
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深度神经网络在计算机视觉任务中发挥着重要作用,基于深度卷积神经网络的语义分割已经达到足够高精准度,然而高精准性能的网络规模也越来越大,消耗了大量的存储和计算资源,网络难以移植到资源有限的移动端、现场可编程门阵列等嵌入式设备上,且深度神经网络运行时间较长,难以满足现实的实用要求。因此,本文对卷积神经网络进行轻量化设计,并应用于语义分割任务中,同时在硬件层面进行加速研究。具体工作如下:1.对轻量级卷积神经网络Mobile Net V2和Shuffle Net模型进行研究,比较两者的结构并研究了两种网络中的轻量化设计方法。在Mobile Net V2倒置残差单元结构的基础上,融合分组卷积和通道混洗的轻量化设计方法;并基于语义分割的特性引入高效金字塔卷积模块,对基本单元结构进行设计。在CIFAR-10数据集上测试各个设计网络的复杂度,浮点计算量以及运行时间。实验表明,最终的改进网络参数量和浮点计算量较少,且速度达到一定的提升。2.对高精度语义分割网络Deep Labv3+模型进行研究与实现,将设计的轻量级卷积神经网络作为Deep Labv3+的骨架网络;并将带有空洞卷积的空间金字塔池化模块中的标准卷积替换为深度可分离空洞卷积,进一步减少模型参数量。使用城市街景图像数据集Cityscapes训练并测试改进网络,实验结果表明,该设计能够在保证分割精度的同时,减小模型规模并提高网络分割速度。3.研究卷积神经网络在硬件平台FPGA上的优化方式与加速实现,对卷积运算采用定点优化,流水线优化等优化方式,并对语义分割网络FPN的软件实现及硬件实现进行对比。实验表明,有效的优化设计方式能够使计算速度成倍提升。综上,本文针对卷积神经网络进行轻量化设计,提出高效的语义分割模型,并从硬件层面进行加速优化研究。实验结果表明,本文设计的轻量化网络能够有效降低模型复杂度,在保证分割精度的同时达到速度的提升。另一方面,在硬件平台上对卷积神经网络加速进行研究,最终语义分割的实现能够达到较快的推理速度。
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