【摘 要】
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传统卷积神经网络大量的计算及内存需求使嵌入式设备智能应用的开发成为挑战,为尝试将高度复杂的深度学习应用与性能有限的低成本嵌入式平台相结合,设计了一款小型嵌入式图像
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0803806)
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传统卷积神经网络大量的计算及内存需求使嵌入式设备智能应用的开发成为挑战,为尝试将高度复杂的深度学习应用与性能有限的低成本嵌入式平台相结合,设计了一款小型嵌入式图像分类系统。实验基于结构化稀疏学习算法在Caffe框架下构建结构稀疏卷积神经网络模型,将其部署在工业派(IndustriPi)最小化系统上,通过测试得到了85.5%的准确率和处理实时影像时不小于8帧/s的运行速度。与经典模型相比,通过稀疏学习后的网络模型很大程度上减少了计算量和内存占用率,提高了低成本嵌入式设备的运行速度。
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