期刊专题

10.11897/SP.J.1016.2022.02420

硬件感知的高效特征融合网络搜索

引用
特征融合网络通过融合多尺度特征来提高目标检测精度,是深度学习目标检测框架中的关键部分.已有的研究工作通过优化融合网络的拓扑结构来提高结果精度,忽略了所需的硬件资源开销以及特征选择和特征融合操作对结果的影响.本文提出了支持多尺度特征融合的注意力感知融合网络(Attention-aware Fusion Network,AFN),通过软硬件协同可实现硬件开销(参数存储、计算时间等)敏感的神经网络自动搜索,从融合网络的特征、路径和操作三方面实现一体化的优化部署.实验结果表明,当主干网络为ResNet50时,在实现相似检测精度时,相比现有最先进的搜索网络NAS-FPN,本文方法的参数量和计算量分别减少29.6%和22.3%,相比现有人工设计网络FPN,本文方法的AP可以提高2.1%.当主干网络为VGG时,相比现有最先进的搜索网络Auto-FPN,本文方法的AP提高了 1.7%.

目标检测、神经结构搜索、硬件开销

45

TP18(自动化基础理论)

国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;中国科学院战略性先导科技专项;中国科学院稳定支持基础研究领域青年团队计划;科学探索奖资助

2022-12-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共13页

2420-2432

暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机学报

0254-4164

11-1826/TP

45

2022,45(11)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn