基于卷积定理的人脸验证CNN模型加速

来源 :北京工业大学学报 | 被引量 : 3次 | 上传用户:yangsh1967
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对人脸验证系统中复杂卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的计算负担大、运算速度慢的问题,提出使用卷积定理来加速人脸特征提取中的CNN卷积层计算,从而提升人脸验证的速度.卷积定理中,空域中的卷积运算等价于频域中的乘积运算.将耗时的卷积计算转化为频域中的乘积计算后,可能会显著减少计算量,且无精度损失.分析了用卷积定理计算卷积的时间复杂度,给出了卷积定理加速的适用条件.在进行傅里叶变换后,详细探讨了如何高效、并行地计算频域中的乘积求和,以便利用现有的并行线
其他文献
为了解决城市工况中混合动力用发动机频繁停机/再起动导致排放恶劣的问题,提出以甲醇作为混合动力用发动机快速起动的燃料,并对采用甲醇燃料的发动机快速起动性能进行试验研
该文首先论述了当前时代背景下要求我们发展新型木材加工技术的迫切需要,之后通过对当前几种新型木材加工技术的优劣势进行比较,其中的交错层压木材(Cross-laminated Timber,
针对两轮机器人现有控制算法的弊端,基于自学习参数寻优算法设计自适应控制器. 该控制器结构简单, 无需依赖精确数学模型,经过多次学习训练,即可获得最优控制参数.将该控制器
针对自适应中值滤波在窗口迭代过程中存在像素点重复参与运算导致算法复杂度较高的问题,提出了一种改进的中值滤波算法.首先依据有效像素点与窗口中心点间的坐标距离来快速确定最佳滤波窗口尺寸,避免了窗口迭代造成的像素点重复排序;之后对窗口内的有效像素点进行取中值操作,有效削弱了噪声点的干扰,进一步提升了图像滤波的质量.经实验验证,与自适应中值滤波算法比较,复杂度显著降低,峰值信噪比(peak signal
现如今,电力企业的发展已经开始逐渐趋于信息化,各种类型的智能化产品不断涌出,电力系统所具有的集成性愈发增强。同时,基于大数据时代背景下的各电力企业所接触到的不同类型
ue*M#’#dkB4##8#”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:(100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
为了解决半柔性路面(semi-flexible pavement,SFP)材料低温性能不良的问题,以-10℃弯曲破坏应变为低温性能评价指标,对比研究了AC-13、AC-20普通沥青混合料以及4种级配的半柔性
为了使液体静压轴承油膜性能的研究更加准确,基于计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)和有限差分方法,研究了液体静压轴承间隙油膜微流动的速度滑移现象及其对轴承