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公开(公告)号：CN109101907B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201810849657.3
申请日：2018-07-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双边分割网络的车载图像语义分割系统，包含：数据存储模块，用于存储车载图像训练集和待测车载图像；双边分割网络包含空间通道和上下文通道，空间通道用于提取车载图像的空间信息，上下文通道用于提取车载图像的上下文语义信息；训练模块，用于利用车载图像训练集训练双边分割网络；语义分割模块，用于利用训练好的双边分割网络，预测待测车载图像，得到待测车载图像中每个像素所属的类别。本发明提出的包含空间通道与上下文通道的双边分割网络，所述空间通道用于提取图像的空间信息的同时保留足够的空间信息，所述上下文通道用于提取图像的上下文语义信息的同时保证足够大的感受野。
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公开(公告)号：CN110175670B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910280748.4
申请日：2019-04-09
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA实现YOLOv2检测网络的方法及系统，属于智能硬件领域。本发明对检测网络每一层的输入特征图和权重参数进行分块处理，根据FPGA的计算资源和片上存储的大小来选择分块大小。通过分批读取参数并进行计算，将中间结果缓存在片上存储上，等该层的最终结果计算完之后，将其写回到DRAM中，解决片上资源和内存带宽限制不能对整层进行计算的缺陷。针对FPGA片上内存不足以存储模型参数，本发明使用了双缓冲机制并且在不同的层之间引入了流水线操作，减少每次从DRAM读取模型参数带来的时延，在大大节省所需的缓存空间的同时也可以提高算法的前向推断速度，实现输入数据流的无缝缓冲以及处理，最大程度上利用内存空间的同时充分利用率逻辑资源。
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公开(公告)号：CN110175670A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910280748.4
申请日：2019-04-09
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA实现YOLOv2检测网络的方法及系统，属于智能硬件领域。本发明对检测网络每一层的输入特征图和权重参数进行分块处理，根据FPGA的计算资源和片上存储的大小来选择分块大小。通过分批读取参数并进行计算，将中间结果缓存在片上存储上，等该层的最终结果计算完之后，将其写回到DRAM中，解决片上资源和内存带宽限制不能对整层进行计算的缺陷。针对FPGA片上内存不足以存储模型参数，本发明使用了双缓冲机制并且在不同的层之间引入了流水线操作，减少每次从DRAM读取模型参数带来的时延，在大大节省所需的缓存空间的同时也可以提高算法的前向推断速度，实现输入数据流的无缝缓冲以及处理，最大程度上利用内存空间的同时充分利用率逻辑资源。
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公开(公告)号：CN109101907A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810849657.3
申请日：2018-07-28
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06K9/00791 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于双边分割网络的车载图像语义分割系统，包含：数据存储模块，用于存储车载图像训练集和待测车载图像；双边分割网络包含空间通道和上下文通道，空间通道用于提取车载图像的空间信息，上下文通道用于提取车载图像的上下文语义信息；训练模块，用于利用车载图像训练集训练双边分割网络；语义分割模块，用于利用训练好的双边分割网络，预测待测车载图像，得到待测车载图像中每个像素所属的类别。本发明提出的包含空间通道与上下文通道的双边分割网络，所述空间通道用于提取图像的空间信息的同时保留足够的空间信息，所述上下文通道用于提取图像的上下文语义信息的同时保证足够大的感受野。
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