快速卷积

作品数：51被引量：155H指数：7
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相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
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应用卷积近场动力学快速模拟随机裂纹扩展
《岩土力学》2025年第2期625-639,共15页周建 廖星川 刘福深 尚肖楠 沈君逸 
国家自然科学基金(No.52179112)。
传统近场动力学方法采用积分方程替代连续介质力学中的偏微分方程,获得了对未知函数无光滑限制且更具一般性的方程,使得该方法特别适合模拟裂纹自发萌生和扩展等非连续问题,但高昂的计算成本往往限制了其在实际工程中的应用。采用一种...
关键词：近场动力学 快速卷积 建模方法 随机裂纹扩展预测 
面向飞腾处理器平台的快速卷积算法优化
《上海理工大学学报》2024年第6期610-619,共10页赵亚飞 杨耀功 王永刚 魏继增 
国家自然科学基金资助项目(61402321);天津市自然科学基金资助项目(23JCYBJC01770);2024年第一批天津市制造业高质量发展专项资金资助项目(24ZGNGX00020)。
为解决卷积神经网络难以在计算资源受限设备上部署的问题,面向国产FT-2000/4多核处理器提出一种高性能的快速卷积算法FastInfer。采用分块策略优化通用矩阵乘法,将处理器访问频率高的数据存入更靠近处理器的缓存中,从而提高计算过程中...
关键词：深度学习 快速卷积算法 并行计算 通用矩阵乘法 
基于RISC-Ⅴ的深度可分离卷积神经网络加速器
《计算机学报》2024年第11期2536-2551,共16页曹希彧 陈鑫 魏同权 
国家自然科学基金面上项目(62272169);上海市市级科技重大专项(2021SIIZDZX);上海市可信工业互联网软件协同创新中心项目资助。
人工智能时代,RISC-Ⅴ作为一种新兴的开源精简指令集架构,因其低功耗、模块化、开放性和灵活性等优势,使之成为一种能够适应不断发展的深度学习模型和算法的新平台.但是在硬件资源及功耗受限环境下,基础的RISC-Ⅴ处理器架构无法满足卷...
关键词：神经网络 深度可分离卷积 RISC-Ⅴ Winograd快速卷积 硬件加速 
FPGA平台上动态硬件重构的Winograd神经网络加速器
《计算机工程与应用》2024年第22期323-334,共12页梅冰笑 滕文彬 张弛 王文浩 李富强 苑福利 
国家电网公司总部科技项目(5700-202119266A-0-0-00)。
为解决卷积神经网络在FPGA平台上进行硬件加速时存在的资源利用率低和资源受限问题,提出了一种基于FPGA动态部分重构技术和Winograd快速卷积的卷积神经网络加速器。该加速器通过运行时硬件重构对FPGA片上资源进行时分复用,采用流水线方...
关键词：卷积神经网络 动态部分硬件重构 现场可编程门阵列(FPGA) 硬件加速器 Winograd快速卷积 
基于张量虚拟机的快速卷积自动性能优化被引量：1
《集成技术》2024年第5期3-18,共16页陈疆 朱泓霖 孟金涛 魏彦杰 
广东省重点领域研发计划资助项目(2021B0101310002);国家自然科学基金项目(62272449);深圳市基础研究项目(RCYX20200714114734194,KQTD20200820113106007,ZDSYS20220422103800001);中国科学院青年创新促进会项目(Y2021101)。
卷积神经网络作为深度学习的典型代表,是计算机视觉等任务中最常用的神经网络,然而,卷积运算通常占整个卷积神经网络运行时的90%以上,成为卷积神经网络的性能瓶颈。此外,由于当下硬件的复杂性及工作负载的多样性,之前工作中的一些特定...
关键词：深度学习 卷积神经网络 快速卷积算法 Winograd算法 TVM 自动性能优化 
基于轻量化快速卷积与双向加权特征融合网络的船舶裂纹检测被引量：1
《中国舰船研究》2024年第5期95-106,共12页王冲 朱玉辉 
国家自然科学基金资助项目(52101369)。
[目的]针对人工目视与超声波方法的船舶裂纹检测存在效率低下、成本高昂和危险性高的特点,提出一种基于深度学习的船舶裂纹检测方法。[方法]首先,在原模型YOLOv5s的主干网络中使用轻量化卷积结构(GSConv)替代标准卷积并融入注意力机制,...
关键词：船舶裂纹检测 深度学习 轻量化快速卷积 注意力机制 特征融合 数据增强 
基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究
《葡萄酒》2023年第19期0061-0063,共3页聂宏宇 
本文的主要目的为基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验。在本次试验研究的过程中, 选择的研究方式为分析快速卷积神经网络的果园果实检测的意义,果园果实检测模型的应用价值,了解 快速卷积神经网络的构建方式以及其应用前景,使得果...
关键词：快速卷积 神经网络 果园果实 检测试验 
Winograd快速卷积相关研究综述被引量：5
《计算机科学与探索》2022年第5期959-971,共13页童敢 黄立波 
国家自然科学基金(61872374)。
卷积神经网络(CNN)已经被广泛应用到各个领域并发挥了重要作用。卷积算子是卷积神经网络的基础组件,同时也是最耗时的部分。近年来,研究者提出了包括基于FFT和Winograd的若干种快速卷积算法。其中Winograd卷积因大幅减少了卷积中乘法操...
关键词：Winograd卷积 快速卷积算法 卷积神经网络(CNN) 卷积优化 
基于改进快速区域卷积网络的目标检测轻量化算法被引量：4
《兵工学报》2021年第12期2664-2674,共11页马月红 孔梦瑶 
国家自然科学基金青年科学基金项目(51807124)。
基于深度学习的目标检测算法已成为合成孔径雷达(SAR)图像目标检测任务的主流。深层网络通常具有大量参数,运行速度不能满足实时要求,难以在资源受限的设备(如移动端)上部署。考虑到对模型实时性和可移植性的要求,对双阶段目标检测算法...
关键词：目标检测 快速卷积神经网络 合成孔径雷达 轻量化算法 实时性 
舰船短波信号快速测向技术研究及仿真被引量：2
《无线电工程》2021年第11期1320-1325,共6页陈静 
针对舰船短波信号测向处理的工作效率提升需求,提出了一种基于快速卷积理论的空间谱算法和基于引导基线的相关干涉仪测向算法。对基于快速卷积理论的空间谱算法、相关干涉仪测向算法、单信道瓦特森-瓦特测向算法的原理进行了简要介绍,对...
关键词：角度计测向 快速卷积 相关干涉仪 单信道瓦特森-瓦特测向技术 快速测向 
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