-
题名应用于SAN的自动精简配置架构设计与实现
- 1
-
-
作者
王恩东
温源
张宇
施光源
-
机构
高效能服务器和存储技术国家重点实验室
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第6期8-12,共5页
-
基金
国家"863"计划基金资助项目(2013AA01A210)
-
文摘
自动精简配置是一种先进的存储虚拟化技术,能够提高存储系统资源利用率,满足信息系统建设的需求。针对传统存储系统资源利用率低下的问题,对自动精简配置技术的原理及实现方式进行分析,采用模块化、分层的设计思想,设计并实现一种应用于存储区域网络(SAN)的高效I_THINP自动精简配置架构,将池组织模块、精简分配模块、精简回收模块、动态扩容模块和容量预警模块有机结合,使其具备比较完善的自动精简配置功能。实验结果表明,I_THINP架构能够使存储系统资源利用率提升至98%以上,相比传统存储系统提高了2倍,适用于真实的SAN环境。
-
关键词
自动精简配置
写时分配
精简回收
B+树
精简池
精简卷
-
Keywords
thin-provisioning
allocation on writing
thin reclamation
B＋ tree
thin-pool
thin-volume
-
分类号
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名多尺度高阶精简双线性池化的人脸表情识别
- 2
-
-
作者
王彬
刘天培
黄明亮
-
机构
中通服咨询设计研究院有限公司
-
出处
《江苏通信》
2024年第5期98-103,共6页
-
文摘
不同人脸表情差异小造成表情相似度高,导致识别准确率不理想,为此本文提出了一种多尺度高阶精简双线性池化模型。首先,该模型提取Res Net-18的高层卷积,并融入SES注意力机制和精简双线性池化生成高阶特征;其次,将高阶特征多尺度特征融合;最后,将该模型在公开的人脸表情数据集CK+、RAF-DB进行实验,最终识别率分别为84.58%、96.92%。实验结果表明,该模型优于Gabor、Deep Exp3D、DSN等方法,具有一定优势。
-
关键词
人脸表情识别
精简双线性池化
注意力机制
多尺度特征融合
残差网络
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
-
-
题名多分支精简双线性池化的人脸表情识别
被引量：1
- 3
-
-
作者
王彬
徐杨
石进
张显国
-
机构
贵州大学大数据与信息工程学院
贵阳铝镁设计研究院有限公司
-
出处
《计算机技术与发展》
2023年第3期27-33,共7页
-
基金
贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2021]一般176)。
-
文摘
针对人脸表情识别研究中特征提取不充分、难以辨别人脸表情细微的类间差异等问题,提出了一种多分支精简双线池性化的人脸表情识别方法。该方法以ResNet-18为基础,在避免大幅度增加计算复杂度的前提下提升ResNet-18的特征提取能力,提出了一个新的多样化分支块(diverse branch block)对ResNet-18进行改进;为使改进后的ResNet-18更方便地聚焦人脸图像中产生表情区域的特征,提出了残差空间注意力;为了减少人脸表情细微的类间差异带来的不利影响,增强人脸表情类间的区别性,设计了多分支精简双线性池化结构。最后用所提的方法分别在公开的人脸表情数据集CK+、RAF-DB进行实验,识别率分别达到了98.46%、82.99%。实验结果表明,该方法的识别率优于DLP-CNN、MA、DeepExp3D等诸多的表情识别方法,具有一定的竞争性。
-
关键词
人脸表情识别
多样化分支块
残差空间注意力
多分支精简双线性池化
ResNet-18
-
Keywords
facial expression recognition
diverse branch block
residual spatial attention
multi-branch compact bilinear pool
ResNet-18
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
