14、无损约束去噪自编码器与集成嵌入式夜视目标检测系统解析

无损约束去噪自编码器与集成嵌入式夜视目标检测系统解析

在数据处理和目标检测领域，自编码器的去噪能力以及目标检测系统的实时性和准确性一直是研究的重点。本文将介绍无损约束去噪自编码器（LDAE）相关内容，以及基于CPU和FPGA集成的嵌入式夜视目标检测系统。

无损约束去噪自编码器（LDAE）

在处理含噪数据时，传统自编码器存在泛化能力差的问题。为了解决这个问题，引入了无损约束去噪（LD）方法，并应用于去噪自编码器（DAE）和稀疏自编码器（SAE），得到了LDAE和无损约束去噪稀疏自编码器（LDSAE）。

相关公式与原理

• KL散度 ：用于衡量稀疏性，公式为 $KL(\rho\parallel\rho_j) = \rho \log \frac{\rho}{\rho_j} + (1 - \rho) \log \frac{1 - \rho}{1 - \rho_j}$，其中 $\rho$ 是稀疏性参数，通常是接近0的小值，$\rho_j$ 是隐藏单元激活输出的平均值。当 $\rho_j$ 满足一定条件时，KL散度达到最小值0。
• SAE重建误差函数 ：$J_{SAE} = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} [\frac{1}{2} |h_{W,b}(x^{(i)}) - x^{(i)}|^2] + \frac{\lambda}{2} \sum_{l=1}^{n_l - 1} \sum_{i=1}^{s_l} \sum_{j=1}^{s_{l + 1}} (W_{ji}^{(l)})^2 + \beta \sum KL(\rho\parallel\rho