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基于嵌入式平台的卷积神经网络压缩加速方法
贺彦钧
张旭博
通信技术
工程与应用
2022年12期
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基于嵌入式平台的卷积神经网络压缩加速方法
贺彦钧
张旭博
中国电子科技集团公司第三十研究所
期刊
《通信技术》
2022年12期
摘要:针对一般无人车或无人机平台算力较低,无法运行较大的深度神经网络目标检测模型,或者即使能运行也无法达到实时目标检测的问题,提出了基于特定嵌入式平台的轻量级卷积神经网络压缩加速方法,在结构中引入attention机制,采用分组卷积与快速卷积结构使模型推理速度加快,并通过知识蒸馏学习当前SOTA目标检测模型Fast的目标检测能力,最后通过后统计量化方法将推理模型进一步压缩提速,让模型在保持大型目标检测网络检测精度的同时,在嵌入式平台上也达到高精度实时运行的能力。在Nano无人车平台上,使用PASCAL VOC、ImageNet数据集对压缩后的目标检测模型进行实验验证。结果表明,模型参数量减少40%,平均精度均值(mean Average Precision,mAP)仅损失0.7%,每秒帧数(Frame Per Second,FPS)提升45%,并可在无人车上实时运行。
模型加速
知识蒸馏
目标检测
attention机制
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