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公开(公告)号：CN109711532B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201811486547.1
申请日：2018-12-06
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
IPC: G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种针对硬件实现稀疏化卷积神经网络推断的加速方法，包括面对稀疏硬件加速架构的分组剪枝参数确定方法、针对稀疏硬件加速架构的分组剪枝训练方法和针对稀疏化卷积神经网络前向推断的部署方法：根据硬件架构中乘法器数量确定分组剪枝的分组长度和剪枝率，基于量级裁剪方式将压缩率以外的权值进行裁剪，通过增量训练方式提升剪枝后的网络准确率及压缩率，剪枝过的网络经微调后保存非剪枝位置的权值和索引参数并送入硬件架构下的计算单元中，计算单元同时获取分组长度的激活值完成稀疏网络前向推断。本发明基于硬件架构出发设定算法层面的剪枝参数与剪枝策略，有益于降低稀疏加速器的逻辑复杂度提高稀疏加速器前向推断的整体效率。
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公开(公告)号：CN109740419A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811397129.5
申请日：2018-11-22
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Attention-LSTM网络的视频行为识别方法。通过光流图序列生成模块对输入的RGB图序列进行变换，得到光流图序列；将光流图序列与原RGB图序列输入时域注意力取帧模块，分别选取两种图序列中非冗余的关键帧；将两种图的关键帧序列输入AlexNet网络特征提取模块，分别提取出两种帧图的时序特征和空间特征，通过特征分权加强模块，对最后一层卷积层输出的特征图执行加重与动作相关性强的特征权重的操作；将两个AlexNet网络特征提取模块输出的特征图输入LSTM网络行为识别模块，分别对两种图片进行识别，并将两种识别结果通过融合模块按比例融合，得到最终的视频行为识别结果。本发明不仅能实现从视频中识别行为的功能，且能提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN109711532A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811486547.1
申请日：2018-12-06
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种针对硬件实现稀疏化卷积神经网络推断的加速方法，包括面对稀疏硬件加速架构的分组剪枝参数确定方法、针对稀疏硬件加速架构的分组剪枝训练方法和针对稀疏化卷积神经网络前向推断的部署方法：根据硬件架构中乘法器数量确定分组剪枝的分组长度和剪枝率，基于量级裁剪方式将压缩率以外的权值进行裁剪，通过增量训练方式提升剪枝后的网络准确率及压缩率，剪枝过的网络经微调后保存非剪枝位置的权值和索引参数并送入硬件架构下的计算单元中，计算单元同时获取分组长度的激活值完成稀疏网络前向推断。本发明基于硬件架构出发设定算法层面的剪枝参数与剪枝策略，有益于降低稀疏加速器的逻辑复杂度提高稀疏加速器前向推断的整体效率。
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公开(公告)号：CN109711433A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811451465.3
申请日：2018-11-30
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于元学习的细粒度分类方法，步骤是：建立外部数据集，将数据集分为训练集、验证集和测试集，三者之间的样本类别互不相交，且测试集的样本类别小于训练集；对数据集中的样本进行数据增强；建立卷积神经网络，该卷积神经网络的输入为彩色图片，输出为彩色图片所属类别，分类层的长度等于外部数据集的类别数，损失函数采用softmax loss；采用训练集训练细粒度分类网络；利用测试集对预训练好的卷积神经网络进行测试，并根据测试结果对卷积神经网络进行微调。此种方法可以快速生成一个良好的通用初始化模型，可以使得在测试相关但不同的类别时，仅用较少的样本就可以取得较好的分类效果，来解决细粒度分类时没有大数据集的问题。
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公开(公告)号：CN109447014A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811317221.6
申请日：2018-11-07
Applicant: 东南大学-无锡集成电路技术研究所 , 东南大学 , 南京三宝科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于双通道卷积神经网络的视频在线行为检测方法。首先，通过光流图片序列生成模块对输入的RGB图进行变换，得到光流图；其次，将得到的光流图与原RGB图通过双通道分别输入至两个相同的轻量双卷积核SSD网络中，分别提取出两种图的时序特征和空间特征以及检测框和置信分值；然后，通过融合模块对两种图片生成的检测框和置信分值进行融合，形成带检测框和置信分值的图片；最后，将带有检测框和置信分值的图片输入在线动作管道，从视频的角度给出最终的行为检测结果。本发明通过设计轻量双卷积核SSD网络，大幅度简化了深度学习网络，提高了行为检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109740419B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201811397129.5
申请日：2018-11-22
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Attention‑LSTM网络的视频行为识别方法。通过光流图序列生成模块对输入的RGB图序列进行变换，得到光流图序列；将光流图序列与原RGB图序列输入时域注意力取帧模块，分别选取两种图序列中非冗余的关键帧；将两种图的关键帧序列输入AlexNet网络特征提取模块，分别提取出两种帧图的时序特征和空间特征，通过特征分权加强模块，对最后一层卷积层输出的特征图执行加重与动作相关性强的特征权重的操作；将两个AlexNet网络特征提取模块输出的特征图输入LSTM网络行为识别模块，分别对两种图片进行识别，并将两种识别结果通过融合模块按比例融合，得到最终的视频行为识别结果。本发明不仅能实现从视频中识别行为的功能，且能提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN109598338A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811493592.X
申请日：2018-12-07
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的计算优化的卷积神经网络加速器，包括AXI4总线接口、数据缓存区、预取数据区、结果缓存区、状态控制器及PE阵列；数据缓存区用于缓存通过AXI4总线接口从外部存储器DDR中读取的特征图数据、卷积核数据和索引值；预取数据区用于从特征图子缓存区预取需要并行输入PE阵列的特征图数据；结果缓存区用于缓存每行PE的计算结果；状态控制器用于控制加速器工作状态，实现工作状态间的转换；PE阵列用于读取预取数据区和卷积核子缓存区中的数据进行卷积操作。此种加速器利用参数稀疏性、重复权重数据和激活函数Relu的特性，提前结束冗余计算，减少计算量，并通过减少访存次数来降低能耗。
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公开(公告)号：CN109598338B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN201811493592.X
申请日：2018-12-07
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所 , 南京三宝科技股份有限公司
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的计算优化的卷积神经网络加速器，包括AXI4总线接口、数据缓存区、预取数据区、结果缓存区、状态控制器及PE阵列；数据缓存区用于缓存通过AXI4总线接口从外部存储器DDR中读取的特征图数据、卷积核数据和索引值；预取数据区用于从特征图子缓存区预取需要并行输入PE阵列的特征图数据；结果缓存区用于缓存每行PE的计算结果；状态控制器用于控制加速器工作状态，实现工作状态间的转换；PE阵列用于读取预取数据区和卷积核子缓存区中的数据进行卷积操作。此种加速器利用参数稀疏性、重复权重数据和激活函数Relu的特性，提前结束冗余计算，减少计算量，并通过减少访存次数来降低能耗。
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公开(公告)号：CN107483182B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201710861279.6
申请日：2017-09-21
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于乱序执行的面向AES算法的抗功耗攻击方法，包括步骤：输入数据以组为单位缓存到输入部分随机输入先进先出队列中，部分随机输入先进先出队列以组为单位维持先进先出的顺序，通过动态地址加扰实现每组数据内部的输出顺序随机化；对输出的数据进行AES加密，同时通过动态地址恢复模块，保证每组加密后数据输出到部分随机输出先进先出队列时的顺序与输入到部分随机输入先进先出队列时一致。在每组数据之间，AES加密运算的数据具有随机性，有效的隐藏了AES密码算法中的功耗泄露，可以有效的抵抗功耗攻击。
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公开(公告)号：CN107463354B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201710565871.1
申请日：2017-07-12
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
Abstract: 本发明提出了一种面向ECC(椭圆曲线密码)可伸缩串并混合并行度可变的双域Montgomery模乘电路电路，它由控制模块、Memory、寄存器组和双域流水线乘法单元组成，支持Montgomery模乘运算并行度可变，灵活的均衡Montgomery模乘运算的时间和面积开销，具有扩展性，最高可支持256bit的Montgomery模乘运算。资源约束条件下，通过降低电路模块的并行度来减少模乘的面积开销。同时可以通过增加电路的并行度来减少Montgomery模乘的运算时间。本发明可以根据使用场景灵活的在Montgomery模乘运算时间及电路面积中选择与均衡，使得采用本发明电路模块结构的ECC加密算法使用场景更加灵活。
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