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题名一种量化因子自适应学习量化训练算法
被引量：2
- 1
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作者
聂慧
李康顺
苏洋
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机构
东莞城市学院计算机与信息学院
广东科技学院计算机学院
华南农业大学数学与信息学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1639-1650,共12页
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基金
广东省教育厅重点领域专项(新一代信息技术)(2021ZDX1029)
广东省自然科学基金面上项目(2020A1515010784)
东莞城市学院青年教师发展基金(2021QJY003Z)。
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文摘
深度神经网络因参数量过多而影响嵌入式部署,解决的办法之一是模型小型化(如模型量化,知识蒸馏等)。针对这一问题,提出了一种基于BN(batch normg lization)折叠的量化因子自适应学习的量化训练算法(简称为LSQ-BN算法)。采用单个CNN(convolutional neural)构造BN折叠以实现BN与CNN融合;在量化训练过程中,将量化因子设置成模型参数;提出了一种自适应量化因子初始化方案以解决量化因子难以初始化的问题。实验结果表明:8bit的权重和激活量化,量化模型的精度与FP32预制模型几乎一致;4bit的权重量化和8 bit的激活量化,量化模型的精度损失在3%以内。因此,LSQ-BN是一种优异的模型量化算法。
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关键词
BN折叠
CNN卷积
自适应初始化
模型量化因子
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Keywords
BN folding
CNN convolution
adaptive initialization
model quantization scale-factor
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名双重需求响应的虚拟电厂建模与调度研究
被引量：3
- 2
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作者
陈强
王意
李康顺
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机构
东莞城市学院计算机与信息学院
华南农业大学人工智能学院
广东科技学院计算机学院
华南农业大学数学与信息学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期822-832,共11页
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基金
广东省自然科学基金(2020A1515010784)
广东省青年特色创新项目(2021KQNCX120)。
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文摘
虚拟电厂技术为聚合分布式能源和用户侧资源参与电力调度提供了有效手段。现有研究大部分聚焦在分布式能源的调度优化,而对用户侧需求响应的研究较少。将用户侧资源分为签约的可靠响应负荷和非签约的随机响应负荷,并通过价格调整机制调控负荷响应以适应分布式能源发力变化。为此构建一种双重需求响应的虚拟电厂优化调度模型,并以电网整体收益最大化为优化目标,使用带约束惩罚的改进差分进化算法进行优化。仿真实验表明所提出模型较无需求响应模型可提升10%的收益,具有较大的应用潜力。
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关键词
虚拟电厂
双重需求响应
差分进化算法
约束
调度
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Keywords
virtual power plant
dual demands response
differential evolution algorithm
constraints
scheduling
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进循环生成对抗网络的车牌数据集自动生成算法
被引量：1
- 3
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作者
李文杰
张足生
董阿妮
周坤晓
郭小红
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机构
东莞理工学院网络空间安全学院
东莞城市学院计算机与信息学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第S02期89-98,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61872083)
广东省自然科学基金资助项目(2019A1515011123)
广东省普通高校重点领域专项(2020ZDZX3054)。
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文摘
针对现有车牌生成算法不能解决真实车牌数据集存在的数量少、多样性不足、字符标签不均衡、包含个人隐私等问题,提出一种改进循环生成对抗网络(CycleGAN)车牌生成算法。该算法由三部分组成:根据标准合成虚拟车牌,用仿射变换将虚拟车牌嵌入背景图像,然后由改进CycleGAN生成车牌图像样本。该算法通过引入权重解调机制解决了生成图像的白斑问题;利用重要区域损失、通道注意力与空间注意力实现了仅生成车牌部分的同时,保留了背景环境;采用最小二乘损失(LSLoss)改善了生成图像质量。已公开发布了20000多张包括大倾角、远距离、模糊、复杂光照、天气条件等场景的生成车牌图像数据集,并通过对比实验验证了所提算法的有效性。在OpenITS、CLPD、CCPD(11K)验证集上的实验结果表明:在车牌检测任务中,与真实训练集的性能相近;在车牌识别任务中,识别精度相较于真实数据集分别提高了74.0%、28.0%、48.7%,相较于Bj?rklund、Duan、Han的算法都有3.0%以上提高。所提算法可生成数量多、多样性高、字符标签均衡、无隐私问题的车牌数据,能够对车牌检测与识别算法的训练提供有效支持。
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关键词
生成对抗网络
数据生成
车牌识别
深度学习
智慧交通
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Keywords
Generative Adversarial Network(GAN)
data generation
license plate recognition
deep learning
intelligent transportation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于机器视觉的光照不理想地下停车场定位系统
被引量：1
- 4
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作者
贺婉茹
何春红
任斌
张宗杰
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机构
东莞城市学院计算机与信息学院
东莞理工学院电子工程与智能化学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022年第12期40-45,共6页
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基金
广东省基础与应用基础研究基金区域联合基金重点项目(No.2020B1515120095)
广东省普通高校青年创新人才类项目(No.2018KQNCX356)。
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文摘
地下停车场通常情况下,光照条件差,给停车场带来了不利影响,为了提高地下停车场定位效果,针对当前光照不理想地下停车场定位系统存在的缺陷,设计了一种基于机器视觉的光照不理想地下停车场定位系统。首先分析当前地下停车场定位系统的研究进展,并分析了停车场定位方法的工作原理,然后采用传感器收集地下停车场的图像,并采用机器视觉技术对地下停车场图像进行处理,解决光照条件差对图像采集效果的干扰,最后采用三边定位算法对地下停车场的车位进行定位,并与其他系统进行了地下停车场定位对照实验。测试结果表明,相对于其他系统,本系统的地下停车场定位精度得到了明显的改善,可以满足地下停车场实际应用要求,具有十分明显的优越性。
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关键词
机器视觉
光照不理想
地下停车
定位系统
定位效果
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Keywords
machine vision
the illumination is not ideal
underground parking
positioning system
positioning effect
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分类号
TN929
[电子电信—通信与信息系统]
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