基于注意力与量化感知的航拍红外目标检测

1

作者 周进 裴晓芳 《计算机系统应用》 2024年第11期111-120,共10页

针对航拍场景下红外目标对比度低、识别精度差、检测难度大等问题,提出一种基于注意力与量化感知的航拍红外目标检测算法.首先,利用DCNv2替代ELAN模块中的3×3卷积,构建了DC-ELAN模块,有效提升了模型捕捉局部和全局特征的能力,进而... 针对航拍场景下红外目标对比度低、识别精度差、检测难度大等问题,提出一种基于注意力与量化感知的航拍红外目标检测算法.首先,利用DCNv2替代ELAN模块中的3×3卷积,构建了DC-ELAN模块,有效提升了模型捕捉局部和全局特征的能力,进而强化了网络的特征表达能力;其次,通过巧妙地将SE注意力机制融入SPPCSPC模块和ELAN模块中,设计出了SE-SPPCSPC模块和SE-ELAN模块,有助于增强特征图的空间自注意力,模型能够更好地关注目标区域;此外,引入QARepVGG模块,提升模型的量化感知能力并增强其对量化误差的鲁棒性;最后,引入DyHead模块,该模块可以根据输入图像的不同动态调整检测头,提高模型对不同大小、形状目标的检测能力,从而进一步提高红外目标检测的准确性和鲁棒性.实验结果表明,相较于原模型,改进后的YOLOv7-tiny模型在计算量未增长的情况下, mAP@0.5值提升了3.4%, mAP@0.5:0.95值提升了4.8%,显著提高了模型检测精度. 展开更多

关键词 红外目标检测 可变形卷积 注意力机制 量化感知训练 目标检测头

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基于条件随机场的网络安全态势量化感知方法 被引量：4

2

作者 李建平 王慧强 +2 位作者 卢爱平 郝洪亮 冯光升 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2010年第10期83-86,89,共5页

网络安全态势感知(NSSA)是目前网络安全领域研究的一个热点问题。首次提出一种基于条件随机场的(CRFs)网络安全态势量化感知方法。该方法以入侵检测系统的报警信息作为网络安全态势感知的要素,结合主机的漏洞和状态,定义网络安全威胁度... 网络安全态势感知(NSSA)是目前网络安全领域研究的一个热点问题。首次提出一种基于条件随机场的(CRFs)网络安全态势量化感知方法。该方法以入侵检测系统的报警信息作为网络安全态势感知的要素,结合主机的漏洞和状态,定义网络安全威胁度来更好地体现网络的风险,并对攻击进行分类,简化CRFs模型的输入,同时选择了有效的特征属性,通过DARPA 2000数据的仿真实验生成了明确的网络安全态势图,表明提出的方法能够很好地反映网络风险,量化网络安全态势。 展开更多

关键词 网络安全态势感知 量化感知 条件随机场

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基于融合的网络安全态势量化感知 被引量：5

3

作者 刘效武 王慧强 +1 位作者 吕宏武 安述照 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1650-1657,共8页

为了解决网络安全态势感知的多源融合和量化感知问题,利用粒子群寻优的方式对D-S证据融合的不同信度数据源赋予不同融合权值,实现多源融合。在融合的基础上,对正态分布进行离散化处理,推导出具有环境适应能力的威胁因子获取方法,实现态... 为了解决网络安全态势感知的多源融合和量化感知问题,利用粒子群寻优的方式对D-S证据融合的不同信度数据源赋予不同融合权值,实现多源融合。在融合的基础上,对正态分布进行离散化处理,推导出具有环境适应能力的威胁因子获取方法,实现态势要素提取,并结合要素量化,最终提出公式化的网络安全态势量化感知方法,生成服务级、主机级和网络系统级的态势演化曲线。仿真实验表明:本文提出的融合方法能提高检测率,减低误警率,形式公式化的量化感知方法能够感知威胁状况的动态变化情况,达到了有效监控网络的目的。 展开更多

关键词 计算机应用 网络安全态势感知 多源融合 量化感知

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无线网络安全态势实时量化感知方法仿真 被引量：6

4

作者 李静毅 晁晓洁 《计算机仿真》 北大核心 2018年第11期250-253,318,共5页

无线网络安全态势实施量化感知是提高网络安全管理者对网络安全整体状况掌控能力的关键技术手段。针对当前方法安全态势感知过程缺乏自适应性,难以对网络未来安全状态做出预测等问题,提出基于神经网络的无线网络安全态势实时量化感知方... 无线网络安全态势实施量化感知是提高网络安全管理者对网络安全整体状况掌控能力的关键技术手段。针对当前方法安全态势感知过程缺乏自适应性,难以对网络未来安全状态做出预测等问题,提出基于神经网络的无线网络安全态势实时量化感知方法。在无线网络安全态势数据多源融合的基础上,提取安全态势要素,并对提取结果量化处理。结合公式法对量化处理结果进行形式化描述,构建多层次态势实时评估模型。根据历史数据和当前网络安全态势,利用神经网络方法构建网络安全态势预测模型,利用遗传算法优化神经预测模型参数,提高预测模型准确性。实验结果表明,所提方法具有自适应能力,有效提高了网络安全态势预测的准确性。 展开更多

关键词 无线网络 安全态势 实时 量化感知 公式法

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基于量化的深度神经网络优化研究综述

5

作者 咸聪慧 王天一 +2 位作者 李超 吕越 孙建德 《山东师范大学学报（自然科学版）》 2024年第1期21-32,共12页

随着模型参数和计算资源需求的不断增长,将模型部署在资源有限的设备上成为一个巨大的挑战。为解决这一挑战,量化成为了一种主要的方法,通过减少深度神经网络模型参数和中间过程特征图的位宽,可以对深度神经网络进行压缩和加速。文章全... 随着模型参数和计算资源需求的不断增长,将模型部署在资源有限的设备上成为一个巨大的挑战。为解决这一挑战,量化成为了一种主要的方法,通过减少深度神经网络模型参数和中间过程特征图的位宽,可以对深度神经网络进行压缩和加速。文章全面回顾了基于量化的深度神经网络优化的工作原理。首先,讨论了常见的量化方法及其研究进展,并分析了各种量化方法之间的相似性、差异性以及各自的优缺点。其次,进一步探讨了分层量化、分组量化和通道量化等不同的量化粒度。最后,分析了训练与量化之间的相互关系,并讨论了当前研究所取得的成果和面临的挑战,旨在为未来深度神经网络量化研究提供理论基础。 展开更多

关键词 深度神经网络 模型量化 量化感知训练 离线量化

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基于舍入误差的神经网络量化方法

6

作者 郭秋丹 濮约刚 +2 位作者 张启军 丁传红 吴栋 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2534-2539,共6页

深度神经网络需要付出高昂的计算成本,降低神经网络推理的功耗和延迟,是将神经网络集成到对功耗和计算严格要求的边缘设备上的关键所在。针对这一点,提出一种采用舍入误差的端到端神经网络训练后量化方法,缓解神经网络量化到低比特宽时... 深度神经网络需要付出高昂的计算成本,降低神经网络推理的功耗和延迟,是将神经网络集成到对功耗和计算严格要求的边缘设备上的关键所在。针对这一点,提出一种采用舍入误差的端到端神经网络训练后量化方法,缓解神经网络量化到低比特宽时带来的精度下降问题。该方法只需采用小批量且无标注的数据进行训练,且在不同的神经网络结构上都有十分不错的表现,RegNetX-3.2GF在权重和激活数的比特宽均为4的情况下分类准确率下降不到2%。 展开更多

关键词 模型压缩 网络蒸馏 网络量化 目标识别 感知训练量化 训练后量化 舍入误差

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深度神经网络模型量化方法综述 被引量：3

7

作者 杨春 张睿尧 +6 位作者 黄泷 遆书童 林金辉 董志伟 陈松路 刘艳 殷绪成 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期1613-1629,共17页

近年来,利用大型预训练模型来提高深度神经网络在计算机视觉以及自然语言处理等具体任务下的泛化能力和性能,逐渐成为基于深度学习的人工智能技术与应用的发展趋势.虽然这些深度神经网络模型表现优异,但是由于模型的结构复杂、参数量庞... 近年来,利用大型预训练模型来提高深度神经网络在计算机视觉以及自然语言处理等具体任务下的泛化能力和性能,逐渐成为基于深度学习的人工智能技术与应用的发展趋势.虽然这些深度神经网络模型表现优异,但是由于模型的结构复杂、参数量庞大与计算成本极高,使得它们仍然难以被部署在如家电或智能手机等资源受限的边缘及端侧硬件平台上,这很大程度上阻碍了人工智能技术的应用.因此,模型压缩与加速技术一直都是深度神经网络模型大规模商业化应用推广的关键问题之一.当前在多种模型压缩与加速方案中,模型量化是其中主要的有效方法之一.模型量化技术可以通过减少深度神经网络模型参数的位宽和中间过程特征图的位宽,从而达到压缩加速深度神经网络的目的,使量化后的网络能够部署在资源有限的边缘设备上,然而,由于量化会导致信息的大量丢失,如何在保证模型任务精度条件下实现模型量化已经成为热点问题.另外,因硬件设备以及应用场景的不同,模型量化技术已经发展成为一个多分支的研究问题.通过全面地调研不同角度下模型量化相关技术现状,并且深入地总结归纳不同方法的优缺点,可以发现量化技术目前仍然存在的问题,并为未来可能的发展指明方向. 展开更多

关键词 深度神经网络 模型压缩与加速 模型量化 量化感知训练 后训练量化 混合精度量化

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面向量化分块压缩感知的区域层次化预测编码

8

作者 刘浩 郑浩然 黄荣 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1376-1382,共7页

在量化分块压缩感知的预测编码中,低参考价值的候选者将导致较差的率失真性能。为了高效地降低编码失真,提出了一种基于螺旋逐块扫描的区域层次化预测编码方法。在以同一采样率进行观测后,各块按由内向外的扫描次序进行预测与量化。当... 在量化分块压缩感知的预测编码中,低参考价值的候选者将导致较差的率失真性能。为了高效地降低编码失真,提出了一种基于螺旋逐块扫描的区域层次化预测编码方法。在以同一采样率进行观测后,各块按由内向外的扫描次序进行预测与量化。当前观测矢量从上下文感知候选集中选取与之具有最小误差的反量化矢量,作为其预测矢量;根据层次相关性,所有块被划分到3种区域之一,通过块编码模型为不同区域设定自适应的质量因子,关键区域被赋予较大的质量因子。与现有的预测编码方法相比,所提方法综合利用了矢量之间的空域相关性和层次相关性,实验结果获得了至少0.12 dB的率失真增益。 展开更多

关键词 量化分块压缩感知 预测编码 层次相关性 关键区域 质量因子

原文传递

量化压缩感知在语音压缩编码中的应用 被引量：1

9

作者 朱俊华 谷鹏 +1 位作者 潘海琦 丁飞 《计算机技术与发展》 2014年第11期155-158,共4页

利用语音信号在离散余弦变换(DCT)域的近似稀疏性和量化压缩感知理论,文中提出一种基于量化压缩感知的语音压缩编码方案。编码端利用压缩感知技术,将语音信号投影成数据量大大减少的观测序列,然后对观测序列采用Lloyd-M ax量化得到量化... 利用语音信号在离散余弦变换(DCT)域的近似稀疏性和量化压缩感知理论,文中提出一种基于量化压缩感知的语音压缩编码方案。编码端利用压缩感知技术,将语音信号投影成数据量大大减少的观测序列,然后对观测序列采用Lloyd-M ax量化得到量化后的观测样值;解码端直接利用量化后的观测样值,结合重构算法重构出原始语音信号的DCT系数,经过DCT反变换得到重构后的语音信号,并采用后置低通滤波器改善重构语音的听觉效果。该编码方案解码端不需要进行反量化,而是直接利用量化后的观测样值进行重构,有效降低了解码端的运算量及复杂度。仿真结果表明:采用量化迭代硬阈值(QIHT)算法重构效果优于迭代硬阈值算法(IHT),重构语音的信噪比能达到20 d B以上,MOS分达到3.26。 展开更多

关键词 离散余弦变换 量化压缩感知 Lloyd-Max量化 量化迭代硬阈值算法

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基于魂芯五号A的深度学习网络模型量化训练与部署方法

10

作者 赵旭东 宋亮亮 +1 位作者 黄光红 林广栋 《中国集成电路》 2023年第7期34-40,共7页

随着深度学习在产业界加速落地,卷积神经网络在许多工业场景的应用中取得了令人惊叹的成就。为了支撑工业生产领域的智能化改造需求,业界纷纷推出专门针对卷积计算优化的边缘计算芯片。本文将介绍基于魂芯五号A智能计算芯片部署针对工... 随着深度学习在产业界加速落地,卷积神经网络在许多工业场景的应用中取得了令人惊叹的成就。为了支撑工业生产领域的智能化改造需求,业界纷纷推出专门针对卷积计算优化的边缘计算芯片。本文将介绍基于魂芯五号A智能计算芯片部署针对工业色选领域的神经网络模型案例。基于深度神经网络领域的倒残差结构以及智能芯片的计算特点,本文提出适合芯片部署的深度学习网络模型,结合量化感知训练方法和计算图优化方法,有效提高网络推理速度、降低精度损失。实际测试表明,在基于8-bit非对称量化感知训练以及优化部署后,待部署模型大小仅为原模型的30%,量化后模型准确率损失约为0.25%,单个核心推理速度约为3000物料每秒。 展开更多

关键词 边缘计算 量化感知 计算图优化 深度学习

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影响形状编码的表征元素感知差异量化研究

11

作者 郭琪 薛澄岐 于明玖 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期694-699,共6页

为了提高用户对可视化界面中形状编码的决策效率,研究了人类视觉系统对形状编码感知的差异量化机理.通过视觉感知量化实验,对长度和面积2种表征元素如何影响可视化界面中形状感知进行了分析,最终构建了形状编码感知的差异量化模型.结果... 为了提高用户对可视化界面中形状编码的决策效率,研究了人类视觉系统对形状编码感知的差异量化机理.通过视觉感知量化实验,对长度和面积2种表征元素如何影响可视化界面中形状感知进行了分析,最终构建了形状编码感知的差异量化模型.结果表明:对于长度感知,即使有不同中心角的弧度干扰,其长度感知的敏感度也不会受二维曲率的影响,F检验的统计量F(3,43)=0.018,显著性概率P=0.997>0.05,即单独的长度感知是不存在计算噪声的;对于面积感知,不同形状和相似形状的面积感知均具有显著性差异,并且当参考图形为三角形、调整图形为圆形时韦伯分数最高(5%~6%),参考图形为圆形、调整图形为三角形时韦伯分数最低(1%~2%),说明在面积感知过程中是存在计算噪声的.其次,长度和面积的感知变化量与物理变化量的对数值均成正比,并且形状编码的韦伯分数可以由面积和长度的韦伯分数共同计算得到. 展开更多

关键词 可视化界面 形状编码 视觉表征 视觉感知 感知量化

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步行商业街界面形态类型与感知量化研究 被引量：8

12

作者 孙良 宋静文 +1 位作者 滕思静 郭兴琦 《规划师》 北大核心 2020年第13期87-92,共6页

为探究步行商业街界面形态对步行者感知的影响,文章在充分调研的基础上,借鉴类型学的相关理论,对北京、上海、徐州的步行商业街界面形态进行梳理,运用SD法与眼动实验相结合的方法,综合分析不同界面形态的感知数据。结果表明,步行商业街... 为探究步行商业街界面形态对步行者感知的影响,文章在充分调研的基础上,借鉴类型学的相关理论,对北京、上海、徐州的步行商业街界面形态进行梳理,运用SD法与眼动实验相结合的方法,综合分析不同界面形态的感知数据。结果表明,步行商业街界面在平面形态上的变化更能引起被试者感知上的波动;步行商业街界面形态所营造的空间氛围的优劣对整体评价的影响最大。据此,针对不同的界面类型提出了设计策略。 展开更多

关键词 感知量化研究 界面形态类型 步行商业街 SD法 眼动实验

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穿戴式光纤光栅指套仿生触压感知性能研究 被引量：2

13

作者 齐华 冯艳 +4 位作者 潘睿智 徐毛毛 王昊祥 张洪溥 张华 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期168-178,共11页

针对灵巧机器手的仿生触压感知功能,以光纤布拉格光栅作为信息传输和感知载体设计了可穿戴的触压感知指套。分别对指套的三种触压状态进行研究,选择触压位置1为垂直指尖,触压位置2为倾斜15°指尖,触压位置3为倾斜30°指腹。触... 针对灵巧机器手的仿生触压感知功能,以光纤布拉格光栅作为信息传输和感知载体设计了可穿戴的触压感知指套。分别对指套的三种触压状态进行研究,选择触压位置1为垂直指尖,触压位置2为倾斜15°指尖,触压位置3为倾斜30°指腹。触压感知特性分析和实验研究表明,在0~10 N的触压力范围内,该感知指套具有较好的灵敏度和线性度,在位置1、位置2、位置3的平均灵敏度分别为24.119 6 pm/N、10.338 3 pm/N、-1.580 7 pm/N,线性度都在99%以上,该指套能分辨出手指不同触压位置以及加载力(载荷)的大小。为进一步验证指套仿生触压感知性能,进行硬度辨别感知实验,提出了标准触压波深比作为硬度感知的量化表征参数。该传感指套可以感知出四种硬度硅胶,具有很好的重复性,重复性误差分别为3.82%、0.97%、0.51%、0.29%,为灵巧机器手触压感知的深入研究提供参考。 展开更多

关键词 光纤布拉格光栅 可穿戴指套 仿生触压感知 硬度感知量化表征 灵巧机器手

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基于时序信息的轻量级视频车辆目标检测方法

14

作者 符广 刘彦隆 刘建霞 《电子设计工程》 2024年第1期175-180,186,共7页

为实现在低功耗嵌入式设备上部署视频车辆目标检测模型,提出一种基于时序信息的轻量级视频车辆目标检测方法。该方法以SSD网络为基础,使用MobileNetV3-Small替换原主干特征提取网络VGG-16,并在SSD网络中直接注入注意力机制卷积GRU用于... 为实现在低功耗嵌入式设备上部署视频车辆目标检测模型,提出一种基于时序信息的轻量级视频车辆目标检测方法。该方法以SSD网络为基础,使用MobileNetV3-Small替换原主干特征提取网络VGG-16,并在SSD网络中直接注入注意力机制卷积GRU用于融合时序信息,提升车辆检测精度;关键帧检测网络控制的跳跃连接使模型只在关键帧更新GRU状态,非关键帧直接复制上一关键帧GRU状态,提升模型检测速度。为进一步减少计算量,网络中大量使用深度可分离卷积替换标准卷积层,同时使用量化感知训练方法压缩模型。在UA-DETRAC数据集上的实验表明,该方法在Intel Core i7 CPU和树莓派4B上平均每帧检测时间分别为18 ms和134 ms,准确率达到了较高水平,为78.81%。 展开更多

关键词 视频目标检测 时序信息融合 自适应关键帧 量化感知训练

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基于改进MobileNetV3的隐匿性房室旁路心电图识别模型

15

作者 张号 潘丰 《电脑知识与技术》 2024年第30期4-7,12,共5页

针对MobilenetV3模型在隐匿性房室旁路心电图识别任务中计算量大、性能不佳,导致难以直接部署至移动嵌入式设备中的问题,文章提出了一种融合Ghost模块、量化感知训练和精准门控机制的改进MobileNetV3模型。首先,在MobileNetV3的瓶颈结... 针对MobilenetV3模型在隐匿性房室旁路心电图识别任务中计算量大、性能不佳,导致难以直接部署至移动嵌入式设备中的问题,文章提出了一种融合Ghost模块、量化感知训练和精准门控机制的改进MobileNetV3模型。首先,在MobileNetV3的瓶颈结构中引入Ghost模块,加强模型的浅层特征提取能力;其次,在MobileNetV3的卷积层上使用量化感知训练,减少模型计算量;最后,采用精准门控机制,增强MobileNetV3模型的泛化能力和深层特征提取能力。通过在ECG12心电图数据集上进行实验,结果表明,改进MobileNetV3模型的计算量为13.94M,缩减为MobileNetV3模型的9.29%,且其准确率为95.64%,可满足移动嵌入式设备的部署要求,用于隐匿性房室旁路的心电图识别。 展开更多

关键词 MobileNetV3 Ghost模块 量化感知训练 精准门控机制 隐匿性房室旁路心电图识别

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基于剪枝与量化的卷积神经网络压缩方法 被引量：10

16

作者 孙彦丽 叶炯耀 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期261-266,共6页

随着深度学习的发展,卷积神经网络作为其重要算法之一,被广泛应用到计算机视觉、自然语言处理及语音处理等各个领域,并取得了比传统算法更为优秀的成绩。但是,卷积神经网络结构复杂,参数量和计算量巨大,使得很多算法必须在GPU上实现,导... 随着深度学习的发展,卷积神经网络作为其重要算法之一,被广泛应用到计算机视觉、自然语言处理及语音处理等各个领域,并取得了比传统算法更为优秀的成绩。但是,卷积神经网络结构复杂,参数量和计算量巨大,使得很多算法必须在GPU上实现,导致卷积神经网络难以应用在资源不足且实时性要求很高的移动端。为了解决上述问题,文中提出通过同时优化卷积神经网络的结构和参数来对卷积神经网络进行压缩,以使网络模型尺寸变小。首先,根据权重对网络模型结果的影响程度来对权重进行剪枝,保证在去除网络结构冗余信息的同时保留模型的重要连接;然后通过量化感知(quantization-aware-trai-ning)对卷积神经网络的浮点型权重和激活值进行完全量化,将浮点运算转换成定点运算,在降低网络模型计算量的同时减少网络模型的尺寸。文中选用tensorflow深度学习框架,在Ubuntu16.04操作系统中使用Spyder编译器对所提算法进行验证。实验结果表明,该算法使结构简单的LeNet模型从1.64M压缩至0.36M,压缩比达到78%,准确率只下降了了0.016;使轻量级网络Mobilenet模型从16.9M压缩至3.1M,压缩比达到81%,准确率下降0.03。实验数据说明,在对卷积神经网络权重剪枝与参数量化之后,该算法可以做到在准确率损失较小的情况下,对模型进行有效压缩,解决了卷积神经网络模型难以部署到移动端的问题。 展开更多

关键词 卷积神经网络 权重剪枝 量化感知 参数量化 网络压缩

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基于SD法的绿道骑行环境感知评价研究——以武汉市东湖绿道一期为例 被引量：17

17

作者 贺慧 林小武 余艳薇 《新建筑》 2019年第4期33-37,共5页

以武汉市东湖绿道一期四条主题道为研究对象,探究绿道骑行环境的影响因素及其影响程度。运用语义差分法及统计分析方法,定量研究使用者对骑行环境感知的评价,揭示绿道骑行环境影响的三大因素,其中骑行视域景观因素对骑行意愿影响最大,... 以武汉市东湖绿道一期四条主题道为研究对象,探究绿道骑行环境的影响因素及其影响程度。运用语义差分法及统计分析方法,定量研究使用者对骑行环境感知的评价,揭示绿道骑行环境影响的三大因素,其中骑行视域景观因素对骑行意愿影响最大,骑行配套服务以及骑行断面设计次之。继而通过对骑行环境测评与骑行感知进行印证,发现骑行者的视觉景观感知习惯、以及骑行行为特征等方面是影响骑行环境感知评价的主要因素。最后,从景观主题营造以及配套设施两大方面对绿道骑行环境设计提出建议。 展开更多

关键词 语义差分法 绿道骑行环境 感知量化分析 景观主题营造

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基于FPGA加速的低功耗的MobileNetV2 网络识别系统 被引量：3

18

作者 孙小坚 林瑞全 +1 位作者 方子卿 马驰 《计算机测量与控制》 2023年第5期221-227,234,共8页

近年来,卷积神经网络由于其出色的性能被广泛应用在各个领域,如图像识别、语音识别与翻译和自动驾驶等;但是传统卷积神经网络(CNN,convolutional neural network)存在参数多,计算量大,部署在CPU与GPU上推理速度慢、功耗大的问题;针对上... 近年来,卷积神经网络由于其出色的性能被广泛应用在各个领域,如图像识别、语音识别与翻译和自动驾驶等;但是传统卷积神经网络(CNN,convolutional neural network)存在参数多,计算量大,部署在CPU与GPU上推理速度慢、功耗大的问题;针对上述问题,采用量化感知训练(QAT,quantization aware training)的方式在保证图像分类准确率的前提下,将网络参数总量压缩为原网络的1/4;将网络权重全部部署在FPGA的片内资源上,克服了片外存储带宽的限制,减少了访问片外存储资源带来的功耗;在MobileNetV2网络的层内以及相邻的点卷积层之间提出一种协同配合的流水线结构,极大地提高了网络的实时性;提出一种存储器与数据读取的优化策略,根据并行度调整数据的存储排列方式及读取顺序,进一步节约了片内BRAM资源。最终在Xilinx的Virtex-7 VC707开发板上实现了一套性能优、功耗小的轻量级卷积神经网络MobileNetV2识别系统,200 MHz时钟下达到了170.06 GOP/s的吞吐量,功耗仅为6.13 W,能耗比达到了27.74 GOP/s/W,是CPU的92倍,GPU的25倍,性能较其他实现有明显的优势。 展开更多

关键词 硬件加速 量化感知训练 MobileNet 并行计算 流水线结构

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网络安全态势认知融合感控模型 被引量：45

19

作者 刘效武 王慧强 +2 位作者 吕宏武 禹继国 张淑雯 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期2099-2114,共16页

为了分析网络威胁的演化趋势,并探讨安全态势的自主感知和调控问题,将跨层结构和认知环融入模型的设计,提出一种基于融合的网络安全态势认知感控模型,增强网络安全系统的层间交互和认知能力.在分析模型组件及其功能的基础上,利用多源融... 为了分析网络威胁的演化趋势,并探讨安全态势的自主感知和调控问题,将跨层结构和认知环融入模型的设计,提出一种基于融合的网络安全态势认知感控模型,增强网络安全系统的层间交互和认知能力.在分析模型组件及其功能的基础上,利用多源融合算法得到各异质传感器对网络安全事件的准确决策,结合对安全事件威胁等级和威胁因子关系的推演,克服威胁因子获取过程中需处理网络组件间复杂隶属关系的不足,从而提出包含服务级、主机级和网络级的层次化态势感知方法,提高对网络威胁的表达能力.而且通过对态势感知曲线的分析,搭建离散计算和连续控制之间的桥梁,形成闭环反馈控制结构,解决安全态势自感知和自调控的问题.仿真实验结果表明:基于融合的网络安全态势认知感控模型及方法能够融合异质安全数据,动态感知威胁的演化趋势,并具有一定的自主调控能力,达到了认知感控的研究目的,为监控和管理网络提供了新的方法和手段. 展开更多

关键词 网络安全态势感知 认知计算 多源融合 量化感知 认知调控

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低精度ADC下的大规模MIMO-OFDM信道估计算法 被引量：1

20

作者 戈立军 朱德宝 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期74-80,共7页

针对低精度模数转换器(ADC)下的大规模多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,提出一种基于量化压缩感知的信道估计算法——块稀疏多比特迭代硬阈值(B-MIHT)算法。该算法挖掘了大规模MIMO-OFDM系统信道的块稀疏特性,通过构建等效块... 针对低精度模数转换器(ADC)下的大规模多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,提出一种基于量化压缩感知的信道估计算法——块稀疏多比特迭代硬阈值(B-MIHT)算法。该算法挖掘了大规模MIMO-OFDM系统信道的块稀疏特性,通过构建等效块稀疏信道矩阵结合多比特迭代硬阈值算法,基于训练序列对低精度ADC下的大规模MIMO-OFDM系统进行信道估计,并在MATLAB平台进行仿真实验。结果表明:B-MIHT算法能够准确地恢复低精度ADC下的大规模MIMO-OFDM系统信道信息,在系统量化精度为5 bits的条件下具有良好的信道估计性能,信噪比为30 dB时,误码率(BER)为5.45×10^(-3),归一化均方误差(NMSE)为1.73×10^(-3),且在信道路径数增多的情况下其信道估计性能损失相对较小。 展开更多

关键词 大规模MIMO-OFDM 低精度ADC 信道估计 量化压缩感知 块稀疏特性

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