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Winograd异构采样窗口卷积加速算子
1
作者
彭允
王玉冰
+7 位作者
梁磊
宋悦
邱橙
雷宇鑫
贾鹏
缪国庆
秦莉
王立军
《计算机工程》
北大核心
2025年第9期71-79,共9页
近年来,人工智能在大模型、自动驾驶、机器人等领域得到广泛应用。神经网络作为人工智能的核心,具备大数据处理、学习适应复杂模式和完成各种任务的功能。神经网络通常利用卷积运算提取输入数据的局部特征,帮助其学习并理解图像、声音...
近年来,人工智能在大模型、自动驾驶、机器人等领域得到广泛应用。神经网络作为人工智能的核心,具备大数据处理、学习适应复杂模式和完成各种任务的功能。神经网络通常利用卷积运算提取输入数据的局部特征,帮助其学习并理解图像、声音等数据的结构和模式。然而,在一次卷积运算过程中涉及密集的乘累加运算,占据了绝大部分的卷积运算时间,成为了神经网络实时部署的技术瓶颈。从硬件层面加速卷积运算,提出一种Winograd异构采样窗口卷积加速算子,采用异构4×2采样窗口提升数据利用率,采用流水线、定点化等手段设计Winograd硬件加速模块,提出基于池化融合的ReLU模块。在现场可编辑逻辑门阵列(FPGA)上进行原型验证实验,实验结果表明,所提算子对比单路原始滑窗卷积共获得86.4倍的加速比,对比三路滑窗卷积获得28.8倍的加速比,读写数据量减少为原来的11.07%,资源消耗比同类型Winograd卷积加速算子低,对比快速傅里叶变换(FFT)有明显优势,具备大规模集成和构建卷积神经网络的能力。
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关键词
Winograd
卷积加速算子
硬件加速
异构采样
现场可编辑逻辑门阵列
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职称材料
信息蒸馏与异构上采样的眼底图像超分辨重建
被引量：
3
2
作者
李航宇
玄祖兴
+2 位作者
周建平
胡晰远
程钢炜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第23期238-244,共7页
贫困地区的大规模疾病筛查主要依靠便携式手持摄像机和远程诊断来完成,这一过程获得的眼底图像往往质量较差,分辨率较低。针对这一问题,设计了一种基于信息蒸馏与异构上采样的轻量级超分辨网络。网络考虑到眼底图像与自然图像的区别,利...
贫困地区的大规模疾病筛查主要依靠便携式手持摄像机和远程诊断来完成,这一过程获得的眼底图像往往质量较差,分辨率较低。针对这一问题,设计了一种基于信息蒸馏与异构上采样的轻量级超分辨网络。网络考虑到眼底图像与自然图像的区别,利用蒸馏特征对粗特征进行补足,然后以异构的方式将粗特征与深度特征分别进行上采样,最后集成两种上采样的特征得到高清眼底图像。从图像质量、参数内存和运行时间三个方面与先进的方法进行比较,在参数内存和运行时间成绩优异的同时取得了最高的图像质量,这为超分辨算法嵌入在手持眼底摄像机和普通医用设备上提供了思路。
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关键词
眼底图像
超分辨率
信息蒸馏
异构
上
采样
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职称材料
题名
Winograd异构采样窗口卷积加速算子
1
作者
彭允
王玉冰
梁磊
宋悦
邱橙
雷宇鑫
贾鹏
缪国庆
秦莉
王立军
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所发光学及应用国家重点实验室
中国科学院大学材料与光电研究中心
出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第9期71-79,共9页
基金
吉林省科技发展计划(20230201033GX)
长春市优秀青年科技人才(23YQ18)
+3 种基金
国家自然科学基金(62090054)
国家重点研发计划(2022YFB2803500)
吉林省国际合作项目(20230502005GH)
中国工程院院地合作项目(JL2023-16)。
文摘
近年来,人工智能在大模型、自动驾驶、机器人等领域得到广泛应用。神经网络作为人工智能的核心,具备大数据处理、学习适应复杂模式和完成各种任务的功能。神经网络通常利用卷积运算提取输入数据的局部特征,帮助其学习并理解图像、声音等数据的结构和模式。然而,在一次卷积运算过程中涉及密集的乘累加运算,占据了绝大部分的卷积运算时间,成为了神经网络实时部署的技术瓶颈。从硬件层面加速卷积运算,提出一种Winograd异构采样窗口卷积加速算子,采用异构4×2采样窗口提升数据利用率,采用流水线、定点化等手段设计Winograd硬件加速模块,提出基于池化融合的ReLU模块。在现场可编辑逻辑门阵列(FPGA)上进行原型验证实验,实验结果表明,所提算子对比单路原始滑窗卷积共获得86.4倍的加速比,对比三路滑窗卷积获得28.8倍的加速比,读写数据量减少为原来的11.07%,资源消耗比同类型Winograd卷积加速算子低,对比快速傅里叶变换(FFT)有明显优势,具备大规模集成和构建卷积神经网络的能力。
关键词
Winograd
卷积加速算子
硬件加速
异构采样
现场可编辑逻辑门阵列
Keywords
Winograd
convolutional acceleration operator
hardware acceleration
heterogeneous sampling
Field Programmable Gate Array(FPGA)
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
信息蒸馏与异构上采样的眼底图像超分辨重建
被引量：
3
2
作者
李航宇
玄祖兴
周建平
胡晰远
程钢炜
机构
北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
北京联合大学数理与交叉科学研究院
安徽工业大学计算机科学与技术学院
南京理工大学计算机科学与工程学院
北京协和医院眼科中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第23期238-244,共7页
基金
北京市优秀人才培养资助青年拔尖个人项目
北京联合大学人才强校优选计划(BPHR2020EZ01)
北京联合大学学科团队一体化建设计划项目(ZB10202001)。
文摘
贫困地区的大规模疾病筛查主要依靠便携式手持摄像机和远程诊断来完成,这一过程获得的眼底图像往往质量较差,分辨率较低。针对这一问题,设计了一种基于信息蒸馏与异构上采样的轻量级超分辨网络。网络考虑到眼底图像与自然图像的区别,利用蒸馏特征对粗特征进行补足,然后以异构的方式将粗特征与深度特征分别进行上采样,最后集成两种上采样的特征得到高清眼底图像。从图像质量、参数内存和运行时间三个方面与先进的方法进行比较,在参数内存和运行时间成绩优异的同时取得了最高的图像质量,这为超分辨算法嵌入在手持眼底摄像机和普通医用设备上提供了思路。
关键词
眼底图像
超分辨率
信息蒸馏
异构
上
采样
Keywords
fundus image
super-resolution
information distillation
heterogeneous up-sampling
分类号
TP339 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Winograd异构采样窗口卷积加速算子
彭允
王玉冰
梁磊
宋悦
邱橙
雷宇鑫
贾鹏
缪国庆
秦莉
王立军
《计算机工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
信息蒸馏与异构上采样的眼底图像超分辨重建
李航宇
玄祖兴
周建平
胡晰远
程钢炜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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