【摘 要】
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针对深度神经网络在轨实时目标检测需求与星上有限硬件资源之间的矛盾,基于宇航级处理芯片特性,提出一种结合剪枝、渐进式混合量化的混合压缩方法。对网络卷积层进行滤波器级剪枝,大幅度降低卷积计算操作数量;提出一种渐进式混合量化方法,在网络量化过程中混合使用不同的量化位宽,有效降低目标检测网络在宇航级处理芯片中的内存大小。在RSOD遥感图像数据集上的实验结果表明,该方法在网络检测精度损失<1%的前提下,提升
【机 构】
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中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统综合电子与信息技术重点实验室,中国科学院大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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中国科学院重点部署基金项目(ZDRW-KT-2016-02)。
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针对深度神经网络在轨实时目标检测需求与星上有限硬件资源之间的矛盾,基于宇航级处理芯片特性,提出一种结合剪枝、渐进式混合量化的混合压缩方法。对网络卷积层进行滤波器级剪枝,大幅度降低卷积计算操作数量;提出一种渐进式混合量化方法,在网络量化过程中混合使用不同的量化位宽,有效降低目标检测网络在宇航级处理芯片中的内存大小。在RSOD遥感图像数据集上的实验结果表明,该方法在网络检测精度损失<1%的前提下,提升了网络对星上有限计算和存储资源的利用率。
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