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KCPNet:张量分解的轻量卷积模块设计、部署与应用 被引量:3
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作者 王鼎衡 赵广社 +1 位作者 姚满 李国齐 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期135-146,共12页
为解决现有卷积模块在实际应用中内存消耗高、计算效率低的问题,在Kronecker CANDECOMP/PARAFAC(KCP)张量分解的基础上,提出一种轻量、高效、瓶颈结构的卷积模块(KCPNet)。对普通卷积作2阶KCP分解,生成的因子张量分别映射为两层负责输... 为解决现有卷积模块在实际应用中内存消耗高、计算效率低的问题,在Kronecker CANDECOMP/PARAFAC(KCP)张量分解的基础上,提出一种轻量、高效、瓶颈结构的卷积模块(KCPNet)。对普通卷积作2阶KCP分解,生成的因子张量分别映射为两层负责输入输出通道变化的1×1卷积和两层负责特征提取的变通道可分离卷积,再将这4层卷积组成含有瓶颈结构的KCPNet卷积模块。基于OpenCL并行编程框架将KCPNet部署于嵌入式GPU,并围绕pico-flexx深度相机开发了动态手势识别应用。实验结果表明:在ImageNet大规模标准数据集上,相比ResNet、ResNeXt等已有的张量分解卷积模块,KCPNet在准确率相近的情况下能够兼顾空间和计算复杂度的效率;在中等规模标准数据集CIFAR-10上,KCPNet能够在无明显精度损失的前提下将传统的VGG模型压缩至原先的16.1%并节约75.5%的计算量;在面向嵌入式GPU时,并行部署的KCPNet可使CIFAR-10的识别速度达到100帧/s。以KCPNet为核心开发的手势识别应用程序可达到99.5%的准确率和100帧/s以上的运行速度,内存开销为22 MB。 展开更多
关键词 分解 Kronecker candecomp/parafac张量分解 卷积模块 并行部署 手势识别
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3阶张量的最佳秩-r逼近
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作者 许传亮 唐晓春 《滨州学院学报》 2009年第6期35-38,共4页
讨论了3阶张量的最佳秩-r逼近有关性质,并基于此建立了3阶张量的最佳秩-r逼近唯一的充分条件.
关键词 3阶 秩-r逼近 parafac分解的唯一性
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