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题名边缘计算下的AI检测与识别算法综述
被引量：13
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作者
孔令军
王锐
张南
李华康
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机构
南京邮电大学
北京中燕信息技术有限公司
中国航天系统科学与工程研究院
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出处
《无线电通信技术》
2019年第5期453-462,共10页
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基金
国家自然科学基金重点项目(U1501253)
国自基金孵化项目(NY219075)
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文摘
人工智能的迅速发展深刻改变人类社会生活、改变世界。现有的AI算法过分依赖价格昂贵的GPU服务器进行后端处理,智能处理水平受限于传输链路宽带,无法实时智能处理。同时,海量数据的传输更加大网络和服务器负载。随着超低时延与超高可靠性5G时代的到来,实时、智能、安全、隐私等四大趋势催生了边缘计算与前端智能的崛起。首先,概述了边缘计算的发展,介绍了目标检测算法Faster R-CNN中anchor框的选取方式、YOLO提高性能的方式以及SSD基于不同深度特征图提高物体检测的原理,还给出了利用不同深度特征图在通道维度上合并,以及U型网络进行特征复用以提高mAP指标的M2Det算法;其次,介绍了深度卷积神经网络的轻量级优化算法,包括卷积核优化、参数剪枝和共享、知识蒸馏、张量低秩分解以及轻量级网络模型设计;同时,着重阐述了卷积核优化算法;最后,介绍了边缘计算硬件发展历程,给出了边缘计算的各种硬件平台及性能评价指标,展望了边缘计算+AI的发展趋势。
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关键词
人工智能
边缘计算
深度学习
检测与识别
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Keywords
artificial intelligence
edge computing
deep learning
detection and recognition
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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