【摘 要】
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随着深度卷积神经网络对计算量与访存量的需求增加,网络压缩与加速技术成为近几年的研究热点。针对网络架构改进、伪量化等重训练方法在压缩深度卷积神经网络时存在算力要求
【基金项目】
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核高基国家重大专项(编号:2018ZX01028101);国家自然科学基金重点项目(编号:61732018)资助
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随着深度卷积神经网络对计算量与访存量的需求增加,网络压缩与加速技术成为近几年的研究热点。针对网络架构改进、伪量化等重训练方法在压缩深度卷积神经网络时存在算力要求大、数据集难获得以及部署周期长等缺点,论文提出一种有效利用卷积神经网络数值均衡以及批规范化和ReLU非线性激活组合信息特点的压缩加速方法,只需对预训练网络模型权值进行调整即可达到较好的压缩加速效果。该方法适合在FPGA或ASIC这类定制硬件上实现,并能够实现硬件逻辑资源、能耗、访存带宽以及物体检测精度之间的平衡。最后,在人脸检测任务上验证了该卷积神
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