ICCVSep, 2019

低功耗物体检测的系统级解决方案

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TL;DR本文提出了一种面向异构嵌入式设备的高效物体检测系统解决方案，其中包括量化网络和专门的加速器，并采用分组数据流策略将计算密集型的卷积操作映射到加速器中以提高效率。研究结果显示，在 512x512 输入大小的实际监控视频中，该系统的推理速度可以达到 18 FPS，功耗仅为 6.9W，并在 PASCAL VOC 2012 数据集上实现了 66.4 的 mAP。
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发现论文，激发创造
  • LCDet: 用于嵌入式系统目标检测的低复杂度全卷积神经网络

    本文提出了一种 LCDet 的全卷积神经网络，旨在用于嵌入式系统上的对象检测。作者设计并开发了一个端到端的 TensorFlow (TF) 模型，并采用 8 位量化技术。实验结果显示，该模型在保持准确率的同时，将模型大小和内存带宽分别减少了 3 倍和 4 倍，可以在嵌入式系统上实现。

    May, 2017

  • AQD: 实现精确量化目标检测

    本文提出了一种名为 AQD 的准确量化目标检测解决方案，采用包括卷积层、归一化层和跳跃连接在内的所有层的定点运算，在极低位方案下实现与全精度方案相媲美甚至更好的性能表现。

    Jul, 2020

  • 提升物联网应用中轻量级神经网络对小物体检测的性能

    基于现有对象检测器，本论文提出一种新颖的自适应平铺方法，可用于微控制器上，以提高小物体的检测效果，实验证明该方法可将 F1 得分提高 225％，同时将平均物体计数误差降低至 76％，此外，结果还表明使用软 F1 损失函数可以显著减少数据不平衡带来的负面影响，并通过在索尼 Spresense 微控制器上的实验证明了该方法在检测性能、低延迟和内存消耗之间实现平衡。

    Nov, 2023

  • 面向物体检测的轻量级卷积神经网络

    本篇研究提出了一个细节较大的目标检测模型，利用多种轻量级网络进行特征提取，同时采用通道压缩算法提高模型执行速度，在 CPU 上实现准确率仅下降至 91.43 AP 的实时推断。

    Jul, 2017

  • 高效高速物体检测的 SNNs

    这篇论文提出了一种高效快速的脉冲神经网络模型用于目标检测，在量化训练、神经网络修改以及伪量化方案的基础上，利用前馈積分 - 发射神经元实现了高速目标检测，实验证明，该模型在 GPU 上可实现 118 倍加速，参数仅为 1.5MB，在 FPGA 平台上达到了 800+FPS 的目标检测并且延迟极低。

    Sep, 2023

  • 用于粒子探测器边缘低延迟推断的深度神经网络自动异构量化

    本文介绍了一种利用分层、分参数类型的自动量化过程来设计深度神经网络模型的方法，旨在使模型能够在芯片上进行高精度、纳秒级推理和完全自动化部署。这对于 CERN 大型强子对撞机中的事件选择过程至关重要，其中资源严格限制，需要一种纳秒级的推理和降低 50 倍的资源消耗。

    Jun, 2020

  • 实时嵌入式对象检测基准测试框架

    本文提出了一种基于 MQTT 协议的轻量级接口框架，可用于测量目标检测性能、运行时间和能量效率，特别适用于限制硬件上的视频流应用，为优化 DNNs 提供深入的见解。

    Apr, 2023

  • Q-YOLO：实时目标检测的高效推理

    本研究描述了一种低位量化方法来构建一个高效的单级检测器，称为 Q-YOLO，有利于在资源受限的边缘设备上部署目标检测模型，从而实现减少计算和内存开销的实时检测。

    Jul, 2023

  • TinyissimoYOLO: 一种量化、低内存占用、适用于低功耗微控制器的小型机器学习目标检测网络

    TinyissimoYOLO 是一种高度灵活、量化、内存高效、超轻量级的目标检测网络，旨在实现毫瓦级嵌入式微控制器上的实时目标检测；通过量化网络架构实现实时目标检测，最多支持 3 个对象检测类，并可用于不同型号的微控制器。

    May, 2023

  • 通过尺度 - 时间网格优化视频目标检测

    本文探讨了一种基于时间空间计算的高效物体检测方法，通过在规模，时间和空间上重新配置计算来实现性能和计算成本的平衡，提出了一个统一的框架，在 ImageNet VID 数据集中实现了具有竞争力的 mAP 79.6％。

    Apr, 2018