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公开(公告)号：CN110751112A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911017554.1
申请日：2019-10-24
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的小鼠脑图谱绘制辅助系统及方法，该系统包括预处理模块；检测模块，输入端与预处理模块的第一输出端连接，检测神经元胞体；配准模块，输入端与预处理模块的第二输出端连接，进行配准比对；识别分区模块，输入端与配准模块的输出端连接，对鼠脑显微图像进行分区；映射模块，第一输入端与检测模块的输出端连接，第二输入端与识别分区模块的输出端连接，将神经元胞体与鼠脑显微图像分区一一映射完成小鼠脑图谱辅助绘制。此发明解决了现有软件准确率不足和深度学习算法应用不全面的问题，借助于计算机视觉算法进行图像分解和图像特征提取和检测，实现了小鼠脑图谱绘制辅助系统自动和半自动化操作。
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公开(公告)号：CN115687236A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110850933.X
申请日：2021-07-27
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于有向图表示的神经网络硬件加速调度算法，基于图论对目标神经网络进行建模，得到该神经网络的有向图表示，进一步基于该有向图，通过图计算路径搜索算法，可以最大程度地减小计算模块和片上存储模块之间的数据搬运，不仅如此，基于图计算路径以及有向图的依赖性，可以动态释放片上缓存的非依赖性结果，也即可以对片上缓存资源进行动态分配，大大提高片上缓存的利用效率，从而可以批次进行更多数据的处理。两者结合能够提高神经网络加速器的普适性，提高其计算效率，并减少加速器硬件的功耗以及延时。
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公开(公告)号：CN110751112B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN201911017554.1
申请日：2019-10-24
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的小鼠脑图谱绘制辅助系统及方法，该系统包括预处理模块；检测模块，输入端与预处理模块的第一输出端连接，检测神经元胞体；配准模块，输入端与预处理模块的第二输出端连接，进行配准比对；识别分区模块，输入端与配准模块的输出端连接，对鼠脑显微图像进行分区；映射模块，第一输入端与检测模块的输出端连接，第二输入端与识别分区模块的输出端连接，将神经元胞体与鼠脑显微图像分区一一映射完成小鼠脑图谱辅助绘制。此发明解决了现有软件准确率不足和深度学习算法应用不全面的问题，借助于计算机视觉算法进行图像分解和图像特征提取和检测，实现了小鼠脑图谱绘制辅助系统自动和半自动化操作。
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公开(公告)号：CN114219081A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111557330.7
申请日：2021-12-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明属神经网络技术领域，具体为用于专用加速器的神经网络预编译算法。本发明算法包括：使用有向图对各种神经网络进行建模，神经网络的算子使用图节点表示，神经网络的输入输出关系使用有向边表示：对神经网络进行预处理，包括算子融合、合并算子拆解、大节点分解、小节点合并；按照专用加速器的静态随机存储器的大小，对经过预处理的有向图进行分割，使得每个计算图可以直接编译到专用加速器上运行。本发明通过将神经网络使用图来表示，经过对各种节点的预编译处理，使得计算图达到更适合映射到硬件的形式，实现硬件的加速效果最大化以及硬件的功耗最小化。
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