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基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别
被引量：
27
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作者
朱超平
杨艺
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2018年第8期170-175,共6页
针对监控环境下的人脸识别比较问题,提出一套基于深度学习的检测识别方法,利用YOLO2算法和Res Net算法完成监控视频中的人脸监测和识别。检测部分采用速度较快的YOLO2算法,识别部分采用准确率较高的Res Net算法。利用WIDER FACE人脸检...
针对监控环境下的人脸识别比较问题,提出一套基于深度学习的检测识别方法,利用YOLO2算法和Res Net算法完成监控视频中的人脸监测和识别。检测部分采用速度较快的YOLO2算法,识别部分采用准确率较高的Res Net算法。利用WIDER FACE人脸检测数据库和CASIA_Webface数据库做验证性实验,实验结果表明:系统整体的实时性和准确率均可满足实际工程应用需要。
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关键词
深度学习
快速检测
人脸识别
yolo2
算法
ResNet算法
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职称材料
基于Winograd算法的目标检测加速器设计与优化
被引量：
2
2
作者
李斌
齐延荣
周清雷
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期2387-2397,共11页
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)已被广泛应用于图像处理领域.基于CNN的目标检测模型,如YOLO,已被证明在许多应用中是最先进的.CNN对计算能力和内存带宽要求极高,通常需要部署到专用硬件平台,FPGA因其高性能、低功耗...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)已被广泛应用于图像处理领域.基于CNN的目标检测模型,如YOLO,已被证明在许多应用中是最先进的.CNN对计算能力和内存带宽要求极高,通常需要部署到专用硬件平台,FPGA因其高性能、低功耗和可重配置性成为CNN的有效硬件加速器.以往的基于FPGA的目标检测加速器主要采用传统卷积算法,然而,传统卷积算法的高运算复杂度限制了加速器的性能.基于此,本文设计了一种基于Winograd算法的目标检测加速器.考虑到各模块间的联系,采用模块融合策略融合卷积层和池化层模块,降低数据移动次数,减少片外存储器访问次数,提高加速器整体性能.以YOLO2模型为例,对数据访问模式、池化内核、参数重排序、数据通路优化进行分析设计,并部署在U280板卡上.实验结果表明,量化后mAP降低了0.96%,性能达249.65 GOP/s,是Xilinx官网所给数据的4.4倍.
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关键词
目标检测
FPGA
Winograd算法
模块融合
yolo2
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职称材料
题名
基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别
被引量：
27
1
作者
朱超平
杨艺
机构
重庆工商大学计算机科学与信息工程学院
重庆市检测控制集成系统工程重点实验室
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2018年第8期170-175,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61502063)
重庆工商大学自然科学基金资助项目(1751043)
文摘
针对监控环境下的人脸识别比较问题,提出一套基于深度学习的检测识别方法,利用YOLO2算法和Res Net算法完成监控视频中的人脸监测和识别。检测部分采用速度较快的YOLO2算法,识别部分采用准确率较高的Res Net算法。利用WIDER FACE人脸检测数据库和CASIA_Webface数据库做验证性实验,实验结果表明:系统整体的实时性和准确率均可满足实际工程应用需要。
关键词
深度学习
快速检测
人脸识别
yolo2
算法
ResNet算法
Keywords
deep learning
rapid detection
face detection
yolo2 algorithm
ResNet
algorithm
分类号
TP181 [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
基于Winograd算法的目标检测加速器设计与优化
被引量：
2
2
作者
李斌
齐延荣
周清雷
机构
郑州大学计算机与人工智能学院
郑州大学信息工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期2387-2397,共11页
文摘
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)已被广泛应用于图像处理领域.基于CNN的目标检测模型,如YOLO,已被证明在许多应用中是最先进的.CNN对计算能力和内存带宽要求极高,通常需要部署到专用硬件平台,FPGA因其高性能、低功耗和可重配置性成为CNN的有效硬件加速器.以往的基于FPGA的目标检测加速器主要采用传统卷积算法,然而,传统卷积算法的高运算复杂度限制了加速器的性能.基于此,本文设计了一种基于Winograd算法的目标检测加速器.考虑到各模块间的联系,采用模块融合策略融合卷积层和池化层模块,降低数据移动次数,减少片外存储器访问次数,提高加速器整体性能.以YOLO2模型为例,对数据访问模式、池化内核、参数重排序、数据通路优化进行分析设计,并部署在U280板卡上.实验结果表明,量化后mAP降低了0.96%,性能达249.65 GOP/s,是Xilinx官网所给数据的4.4倍.
关键词
目标检测
FPGA
Winograd算法
模块融合
yolo2
Keywords
target detection
FPGA
Winograd
algorithm
module integration
yolo2
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别
朱超平
杨艺
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2018
27
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职称材料
2
基于Winograd算法的目标检测加速器设计与优化
李斌
齐延荣
周清雷
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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