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基于通道分解的优化网络加速算法设计
1
作者
吴礼华
陈源宝
+2 位作者
黄双
黎烽云
涂生辉
《武汉大学学报（工学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期193-197,共5页
随着视频行业的不断发展,受损视频帧检测应用也愈加广泛,为了满足视频帧检测中的实时性要求,对卷积神经网络中运算量来源进行分析,提出了一种基于特征图通道分解和卷积核通道分解的网络加速算法,并依此构建Group-Inception结构。通过特...
随着视频行业的不断发展,受损视频帧检测应用也愈加广泛,为了满足视频帧检测中的实时性要求,对卷积神经网络中运算量来源进行分析,提出了一种基于特征图通道分解和卷积核通道分解的网络加速算法,并依此构建Group-Inception结构。通过特征图通道分解的方式减少运算量,并能够自适应选择合适的卷积操作;利用卷积核通道分解技术在保证卷积效果和传统卷积相当的情况下大幅减少运算量。
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关键词
特征
图
通道
分解
卷积核
通道
分解
卷积神经网络
网络加速
原文传递
题名
基于通道分解的优化网络加速算法设计
1
作者
吴礼华
陈源宝
黄双
黎烽云
涂生辉
机构
武汉第二船舶设计研究所智慧室
武汉大学电子信息学院
出处
《武汉大学学报（工学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期193-197,共5页
基金
国家自然科学基金企业联合重点支持项目(编号:U19B2004)
中山市高端科研机构创新专项项目(编号:181129112748101)
+2 种基金
广东省“大专项+任务清单”项目(编号:2019sdr002)
中山市新型研发机构重大研发平台项目(编号:2017F1FC0001)
中央军委装备发展部装备项目(编号:41412010702)。
文摘
随着视频行业的不断发展,受损视频帧检测应用也愈加广泛,为了满足视频帧检测中的实时性要求,对卷积神经网络中运算量来源进行分析,提出了一种基于特征图通道分解和卷积核通道分解的网络加速算法,并依此构建Group-Inception结构。通过特征图通道分解的方式减少运算量,并能够自适应选择合适的卷积操作;利用卷积核通道分解技术在保证卷积效果和传统卷积相当的情况下大幅减少运算量。
关键词
特征
图
通道
分解
卷积核
通道
分解
卷积神经网络
网络加速
Keywords
feature map channel decomposition
convolution kernel channel decomposition
convolutional neural network
network acceleration
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于通道分解的优化网络加速算法设计
吴礼华
陈源宝
黄双
黎烽云
涂生辉
《武汉大学学报（工学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
原文传递
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
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