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题名面向边缘GPU设备的快速光流估计算法
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作者
石珂
聂苏珍
李东兴
曹杰
盛云龙
姚斌
陈泓霖
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机构
山东理工大学机械工程学院
北京理工大学光电学院
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出处
《应用光学》
北大核心
2025年第2期355-363,共9页
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基金
国家自然科学基金(62076152)
山东省自然科学基金青年基金(ZR2022QF084)
山东省高等学校青年创新团队发展计划(2022KJ234)。
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文摘
提出了一种适用于边缘GPU设备的光流估计网络,旨在解决稠密光流估计由于巨大计算量而难以在嵌入式系统上部署的问题。首先,针对充分发挥GPU资源的需求,设计了一个高效的特征提取网络,以降低内存访问成本;其次,通过采用扁平形结构的迭代更新模块来估计光流,进一步缩小了模型的尺寸,并提升了GPU带宽的利用率。在不同数据集上的实验结果表明,本文模型具备高效的推理能力和出色的光流估计能力。特别地,与目前先进的轻量级模型相比,所提出的模型在仅使用0.54 Mb参数的情况下,误差减少了12.8%,推理速度提升了22.2%,在嵌入式开发板上展现出了令人满意的性能。
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关键词
光流估计
嵌入式系统
边缘gpu设备
推理速度
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Keywords
optical flow estimation
embedded systems
edge gpu devices
inference speed
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分类号
TN202
[电子电信—物理电子学]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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