【摘 要】
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随着第五代移动通信技术的发展与普及,万物智慧互联的愿景离人类的日常生活越来越近。得益于5G技术超高的速率、超低的时延、超大的连接量的技术特点,嵌入式设备有了更广阔的发展空间。一般来说,应用深度学习技术是实现嵌入式设备智能化的重要方式。但要运行动辄几百甚至上千万参数量的深度学习模型对于嵌入式设备而言是十分困难的,受限于成本、体积以及能耗,嵌入式设备的算力往往难以匹及多卡并行的服务器环境,因此如何提升
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随着第五代移动通信技术的发展与普及,万物智慧互联的愿景离人类的日常生活越来越近。得益于5G技术超高的速率、超低的时延、超大的连接量的技术特点,嵌入式设备有了更广阔的发展空间。一般来说,应用深度学习技术是实现嵌入式设备智能化的重要方式。但要运行动辄几百甚至上千万参数量的深度学习模型对于嵌入式设备而言是十分困难的,受限于成本、体积以及能耗,嵌入式设备的算力往往难以匹及多卡并行的服务器环境,因此如何提升轻量化模型的预测准确率是非常重要的。目前,嵌入式场景对语义分割任务的需求是非常普遍的,例如智能驾驶、遥感影像以及场景理解等等方向。现有轻量化语义分割的研究往往都是从结构入手,这种方式虽然能够降低模型的参数量,但设计过程复杂、应用方式缺乏灵活性。针对上述问题,本文的主要工作如下:一、基于模型量化以及知识蒸馏技术,提出了基于量化与知识蒸馏的语义分割方法,能够很好的提高轻量化模型的性能,且具有非常良好的灵活性,可以便捷地嵌入到现有的网络训练流程中。使用量化与知识蒸馏的语义分割方法在Cityscapes数据集上训练了基于残差结构的轻量化学生网络,在验证集上达到77.56%的mIoU指标,验证了基于量化与知识蒸馏的语义分割方法的可行性。二、基于上述学生网络进一步优化,构建更加轻量化语义分割网络命名为Mob student。使用深度可分离卷积替代卷积操作降低参数量,应用Inverted Residual Block替代Bottleneck结构提升网络特征提取能力,采用相同的训练策略训练得到改进后的学生网络,进一步提高了网络的运行效率以及存储效率。三、基于Nvidia Jetson TX1嵌入式设备测试各模型性能。采用控制变量法分别在嵌入式设备上对基于残差结构的学生网络以及Mob student进行前向推理速度测试。同一模型分别独立测试一百次,最终得到基于残差结构的学生网络和Mob student在Nvidia Jetson TX1上的前向推理平均耗时分别为0.74秒和0.34秒,测试了上述网络在嵌入式设备上的实际效果。
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