Cnvlutin简介

最新推荐文章于 2024-03-09 08:58:11 发布
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分类专栏： 学习笔记 文章标签： 深度学习 Cnvlutin
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跳过数值为0的神经元
Cnvlutin：Ineffectual-Neuron-Free Deep Convolutional Neural Network Computing
现代DNN中平均44％的运行时计算神经元为零，这项工作提倡基于价值的方法来加速硬件中的DNN并呈现CNV DNN加速器架构。此外，CNV的设计原则和基于价值的方法可以应用于网络培训，其他硬件和软件网络实施，或其他任务，如自然语言处理。

【文献阅读12】：稀疏ReRAM引擎：基于ReRAM的高效稀疏神经网络加速架构
weixin_43277020的博客
05-15 927
个人笔记
SCNN: An Accelerator for Compressed-sparse Convolutional Neural Networks文章详细解读
fsFengQingYangheihei的博客
01-18 4713
SCNN: An Accelerator for Compressed-sparse Convolutional Neural NetworksAs FPGAs are intrinsically parallel devices, they are quite suitable for Neural Network implementations, and so several studies
SCNN网络理解-交通场景的理解
qq_45973897的博客
03-17 2843
空间卷积神经网络（SCNN）是香港中文大学联合商 汤科技集团有限公司在2017年发表在AAAI2018上的论文《Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding》中提出的。空间CNN主要是用来处理自动驾驶领域中感知任务中的车道线检测任务。论文实现的代码主要是从resnet修改而来。所以需要对resnet有基本的认识。SCNN可以在同一层CNN的神经元之间实现显式有效的空间信息传播。
深度学习推荐阅读的论文
kexinxin1的博客
12-20 1639
Papers to Read General Introduction LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning.Nature,521(7553), 436-444.nature14539.pdf [This is a general introduction by three tow...
基于论文分析Google的张量处理器TPU
荡哥的博客
05-03 4373
2017年度的国际计算机体系结构年会（ISAC-2017）尚在投稿阶段时，类似“Google将公布其张量处理器的细节”的小道消息就在不停发酵。几天前，即2017年4月6日，Google在自家网站上公开了论文初稿，让大众可以在会议之前提前了解其中细节。由此Google、TPU和NN加速又再次成为热门话题。
【ISCA17】SCNN:AnAcceleratorforCompressed-sparseConvolutionalNeuralNetworks
Mys_GoldenRetriever的博客
08-02 1915
主要设计了一个可以高效处理稀疏化CNN的高效硬件架构，主要思想就是跳过weight和activation中有0的乘法的情况。以达到加速（cycle）和降低功耗的效果。   以下按照原文结构，大致概括一下文章的脉络。   ABSTRACT 本文设计了一个Sparse CNN (SNN)的加速器硬件架构，通过设计一种压缩的数据流模式，同时探索了weight和activation在硬件中的稀疏...
cnvlutin
最新发布
04-04
### CNVlutIN 基因组变异检测工具概述 CNVlutIN 是一种用于检测基因组拷贝数变异（Copy Number Variation, CNV）的计算工具。它主要通过对高通量测序数据进行分析，识别样本中存在的拷贝数增加或减少的情况。相比于...
【ISCA17】SCNN:AnAcceleratorforCompressed-sparseConvolutionalNeuralNetworks_一只神秘的大金毛_新浪博客...
Mys_GoldenRetriever的博客
08-02 1289
主要设计了一个可以高效处理稀疏化CNN的高效硬件架构，主要思想就是跳过weight和activation中有0的乘法的情况。以达到加速（cycle）和降低功耗的效果。 以下按照原文结构，大致概括一下文章的脉络。 ABSTRACT 本文设计了一个Sparse CNN (SNN)的加速器硬件架构，通过设计一种压缩的数据流模式，同时探索了weight和activation在硬件中的稀...
control-free CNV小记
GeekFocus
05-21 947
[general], [sample], [control], [BAF] and [target]. B-Allele Frequency. The B-Allele Frequency is a normalized measure of the allelic intensity ratio of two alleles (A and B), such that a BAF of 1 or 0 indicates the complete absence of one of the two allel
SCNN:对交通场景的语义分割--源码及原文阅读
weixin_39326879的博客
07-02 3791
摘要 常规的CNN网络就是由一层一层的卷积层堆叠的.但是,普通的卷积并不能很好地利用像素探索图像的行列信息(空间信息).充分捕捉像素的空间信息对于拥有很强形状先验\很弱外观连接性的语义目标(例如车道线)来说很重要.在交通场景中,车道线经常被遮挡甚至没有画在图像中(也就是完全遮挡了),如下图所示: 本文提出了SCNN,不同于传统的CNN一层一层卷积的连接,本文采用了一片一片的卷积,这使得每层的像素信息可以在行列间流动.SCNN有利于有强空间相关但无纹理信息的大目标,例如车道线\杆\强,我们应用SCNN在车道
SCNN:用于行车线检测的空间CNN（AAAI2018）
05-04
用于行车道检测的空间CNN 纸 潘新刚，石建平，罗平，王小刚，唐小鸥。 AAAI2018， 该代码是从修改的。 介绍 演示视频可。 空间CNN可以在CNN的同一层中的神经元之间进行显式且有效的空间信息传播。 在物体先验形状强的情况下（例如车道线的长而细的连续性），该功能极其有效。 VGG16 + SCNN在车道检测方面优于ResNet101。 要求 ，请按照的安装说明进行。 Matlab（用于工具/ prob2lines），版本R2014a或更高版本。 Opencv（用于工具/ lane_evaluation），版本2.4.8（以后的2.4.x也应该起作用）。 硬件：对于测试，具有3G内存的GPU就足够了。 为了进行培训，我们建议使用具有12G内存的4xGPU。 开始之前 克隆SCNN存储库 git clone https://github.com/XingangPan/SC
Python-FastSCNN的PyTorch实现快速语义分割网络
08-11
Fast-SCNN的PyTorch实现：快速语义分割网络
CV | SCNN: Spatial CNN for Traffic Lane Detection 车道线检测算法SCNN“最全的”学习笔记
iLOVEJohnny的博客
04-06 9155
题外话： 可能因为是节假日，所以这篇文章的标题非常的标题党哈哈哈哈哈~ 回归严肃，过去一段时间花了比较多的精力学习这个算法，所以想借此空闲时间，好好总结和复盘一下。感兴趣的朋友们，欢迎评论区讨论，如果有理解不对的地方也欢迎大家指正。 前言 车道线检测在自动驾驶感知任务中占据重要的一席，它可以辅助自动驾驶的车道保持，同时也可以为车辆定位等工作提供较强的先验信息。目前，常见的方法大抵...
图卷积神经网络2-谱域卷积：SCNN/ChebNet/GCN的引入和介绍
yilulvxing的博客
12-03 8016
备注：本篇博客摘自某培训机构上的图神经网络讲解的视频内容，该视频关于图神经网络入门讲解、经典算法的引入和优缺点的介绍比较详细，逻辑主线也比较清晰。因此记录分享下。 目录 1：简介 2：SCNN 3：ChebNet 4：GCN GCN特点 5：总结 5.1：图卷积实现思路 5.2：谱域图卷积实现理论支撑 5.3：经典图谱卷积 上一篇文章链接：文章地址 继续上一篇的图卷积推导过程： 上面公式推导的结果就是谱域图卷积最终的公式，所有的谱域图卷积的原理就是这个公式，只是对滤波器 ​做.
scnn模块的组成
weixin_44943389的博客
03-09 892
SCNN（Spatial Convolutional Neural Network）是一种卷积神经网络的变体，它在处理图像或其他空间数据时考虑了空间上的连续性和上下文信息。在实际应用中，SCNN的具体结构和组成可能会根据任务的需求和数据的特点进行调整。此外，SCNN还可以与其他神经网络结构结合，如循环神经网络（RNN）或注意力机制（Attention），以处理更复杂的空间序列数据。：在卷积层和池化层提取和处理特征后，全连接层用于将特征向量映射到最终的输出类别或回归值上，完成分类或回归任务。
二十七. 智能驾驶笔记之基于SCNN网络的车道线检测
okgwf的博客
02-09 2835
智能驾驶笔记之基于SCNN网络的车道线检测学习
【论文解读】SCNN 用于交通场景理解的空间CNN
黎国溥
08-25 3115
前言 Spatial CNN，这里的Spatial不是指Spatial Convolution，而是通过特殊设计的CNN架构传递空间信息，更有效的学习空间关系，简称SCNN；它提出了一种新的神经网络结构用于提取特征。 传统的网络结构是卷积层接收来自前一层的输入，应用卷积运算和激活函数，并将结果发送到下一层；该过程按顺序完成，一层一层传递下去。但SCNN是先对这部分输入特征进切片，再按照下、上、右、左四种顺序进行卷积。 比如：一个三维的特征，相当于一个立方体，先进行横切片，分别进下、上顺序进行卷积。再
SCNN车道线检测--(SCNN)Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding（论文解读）...
weixin_33725272的博客
04-25 2095
Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录：AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址：SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN，在图片的行和列上做信息传递。可以有效的识别强先验结构的目标。论文提出了一个大型的车道检测数据...
SCNN--车道线检测
nenuyear
10-31 2170
论文名称：Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffific Scene Understanding 发表时间：2017年 作者：Xingang Pan1 , Jianping Shi2 , Ping Luo1 , Xiaogang Wang1, and Xiaoou Tang1 一.概念 1.softmax：归一化指数函数，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。 例如：假如模型对三分类问题的预测结果为-3,1.5,2.7 将预测结果转化为非负数：y1=e
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