针对自动驾驶边缘计算场景中行人车辆检测任务面临的模型计算复杂度高、参数量大导致的部署难题,该文提出一种轻量化神经网络模型YOMANet(Yolo Model Adaptation Network),基于异构FPGA平台设计YOMANet加速器(YOMANet-Accel),实现边缘...针对自动驾驶边缘计算场景中行人车辆检测任务面临的模型计算复杂度高、参数量大导致的部署难题,该文提出一种轻量化神经网络模型YOMANet(Yolo Model Adaptation Network),基于异构FPGA平台设计YOMANet加速器(YOMANet-Accel),实现边缘端人车检测的算法加速。YOMANet算法的主干网络采用轻量型网络MobileNetv2以大幅压缩模型参数量,颈部网络使用深度可分离卷积来代替常规卷积以提升训练速度,并在头部网络嵌入基于归一化的注意力模块(NAM)以增强网络对细节信息的捕获能力。为将YOMANet算法部署到现场可编程门阵列(FPGA)平台,该文针对卷积运算在任务层设计循环分块以调整内循环和外循环的顺序,在运算层对处理引擎单元(PE)设计乘加树,使得多个乘加运算可以同时执行,提高数据的并行计算效率。同时,针对数据存储过程采用双缓存机制来减少数据传输时延,对权重参数和激活函数进行int8数据量化以降低资源消耗。实验结果表明,YOMANet算法在训练平台上的检测精度和检测速度表现优异,对小目标和遮挡目标具备较好的检测能力,有效减少了误检和漏检情况的发生。算法部署到硬件平台后,YOMANet-Accel的目标检测效果保持在较高水平,硬件资源的能效比表现良好,有效发挥了FPGA的并行优势。展开更多
基于科学计量方法,评估并揭示后摩尔时代量子计算前沿技术的发展趋势与竞争态势,加快推动中国量子计算战略布局和创新应用。以Web of ScienceTM核心合集和智慧芽专利数据库为数据源,运用科学计量手段,围绕时间、国别、机构3个维度研判...基于科学计量方法,评估并揭示后摩尔时代量子计算前沿技术的发展趋势与竞争态势,加快推动中国量子计算战略布局和创新应用。以Web of ScienceTM核心合集和智慧芽专利数据库为数据源,运用科学计量手段,围绕时间、国别、机构3个维度研判量子计算前沿技术领域的研发竞争态势,挖掘技术热点与专利布局,揭示不同国别和机构间现有研究水平的对比、研究力量的分布及合作交流的程度等。研究结论表明:当前量子计算正处于技术验证和原理样机研制的关键阶段;研究热点聚焦于量子计算的理论模型、物理实现路线、量子编码、量子算法及应用场景等5个方面,专利布局则主要集中在量子计算机系统、底层硬件技术以及量子计算数据处理等3个方向;中美两国在文献产出量与专利拥有量上引领全球,且均已实现量子计算“优越性”;以大型科技企业、高等院校与科研院所以及初创型企业为主导的高产研发机构,结合自身发展实际情况,推动量子计算前沿技术领域多条技术路径竞相发展。展开更多
文摘针对自动驾驶边缘计算场景中行人车辆检测任务面临的模型计算复杂度高、参数量大导致的部署难题,该文提出一种轻量化神经网络模型YOMANet(Yolo Model Adaptation Network),基于异构FPGA平台设计YOMANet加速器(YOMANet-Accel),实现边缘端人车检测的算法加速。YOMANet算法的主干网络采用轻量型网络MobileNetv2以大幅压缩模型参数量,颈部网络使用深度可分离卷积来代替常规卷积以提升训练速度,并在头部网络嵌入基于归一化的注意力模块(NAM)以增强网络对细节信息的捕获能力。为将YOMANet算法部署到现场可编程门阵列(FPGA)平台,该文针对卷积运算在任务层设计循环分块以调整内循环和外循环的顺序,在运算层对处理引擎单元(PE)设计乘加树,使得多个乘加运算可以同时执行,提高数据的并行计算效率。同时,针对数据存储过程采用双缓存机制来减少数据传输时延,对权重参数和激活函数进行int8数据量化以降低资源消耗。实验结果表明,YOMANet算法在训练平台上的检测精度和检测速度表现优异,对小目标和遮挡目标具备较好的检测能力,有效减少了误检和漏检情况的发生。算法部署到硬件平台后,YOMANet-Accel的目标检测效果保持在较高水平,硬件资源的能效比表现良好,有效发挥了FPGA的并行优势。
文摘基于科学计量方法,评估并揭示后摩尔时代量子计算前沿技术的发展趋势与竞争态势,加快推动中国量子计算战略布局和创新应用。以Web of ScienceTM核心合集和智慧芽专利数据库为数据源,运用科学计量手段,围绕时间、国别、机构3个维度研判量子计算前沿技术领域的研发竞争态势,挖掘技术热点与专利布局,揭示不同国别和机构间现有研究水平的对比、研究力量的分布及合作交流的程度等。研究结论表明:当前量子计算正处于技术验证和原理样机研制的关键阶段;研究热点聚焦于量子计算的理论模型、物理实现路线、量子编码、量子算法及应用场景等5个方面,专利布局则主要集中在量子计算机系统、底层硬件技术以及量子计算数据处理等3个方向;中美两国在文献产出量与专利拥有量上引领全球,且均已实现量子计算“优越性”;以大型科技企业、高等院校与科研院所以及初创型企业为主导的高产研发机构,结合自身发展实际情况,推动量子计算前沿技术领域多条技术路径竞相发展。
