在FPGA开发板上的运行结果符合预期达到了需要的性能
发布时间:2024/6/3 0:28:24 访问次数:37
15种不同的测量功能提供了广泛的功能和灵活性；
具有1Ms/s数字化的波形捕获功能是业界领先的功能，可帮助设计人员捕获低电流波形。它提供非常宽的动态电流和电阻范围
为了提升复杂背景下小尺寸人脸检测精度，提出了一种人脸检测方法GhostNet-MTCNN。
知识蒸馏后的量化网络比全精度网络的分类准确率提升了9%。
在FPGA开发板上的运行结果符合预期，达到了需要的性能，可以对左束支传导阻滞（L）、右束支传导阻滞（R）、正常心拍（N）和室性早搏综合征（V）四种心电信号进行分类，相比于其他量化方式对存储参数的需求更小，资源使用更少，相比于CPU速度提升了1.5倍，运行时间达到实时性要求，适合于部署在小型、轻量化的资源有限的可穿戴设备上。
心电数据实时分类的量化神经网络，将权重量化为两位整数，运用知识蒸馏的方法使性能达到了期望的效果，并部署于FPGA开发板上。
实验结果表明，该方法可以有效平衡参数量和精度。
在Easy、Medium、Hard三种验证集上，与MTCNN相比在参数量仅增加0.62M的前提下精度分别提升了 5.6%、6.6%、7.8%，与MobileNetV3-MTCNN相比在参数量减少1.27M的同时精度又分别提升了1.6%、0.8%、0.5%。
研究能够在复杂场景下提高模型对小尺寸、多角度人脸检测精度，同时也能够有效平衡参数量和检测精度使其成为在边缘设备部署中更优的选择。
深圳市裕硕科技有限公司http://yushuo.51dzw.com
15种不同的测量功能提供了广泛的功能和灵活性；
具有1Ms/s数字化的波形捕获功能是业界领先的功能，可帮助设计人员捕获低电流波形。它提供非常宽的动态电流和电阻范围
为了提升复杂背景下小尺寸人脸检测精度，提出了一种人脸检测方法GhostNet-MTCNN。
知识蒸馏后的量化网络比全精度网络的分类准确率提升了9%。
在FPGA开发板上的运行结果符合预期，达到了需要的性能，可以对左束支传导阻滞（L）、右束支传导阻滞（R）、正常心拍（N）和室性早搏综合征（V）四种心电信号进行分类，相比于其他量化方式对存储参数的需求更小，资源使用更少，相比于CPU速度提升了1.5倍，运行时间达到实时性要求，适合于部署在小型、轻量化的资源有限的可穿戴设备上。
心电数据实时分类的量化神经网络，将权重量化为两位整数，运用知识蒸馏的方法使性能达到了期望的效果，并部署于FPGA开发板上。
实验结果表明，该方法可以有效平衡参数量和精度。
在Easy、Medium、Hard三种验证集上，与MTCNN相比在参数量仅增加0.62M的前提下精度分别提升了 5.6%、6.6%、7.8%，与MobileNetV3-MTCNN相比在参数量减少1.27M的同时精度又分别提升了1.6%、0.8%、0.5%。
研究能够在复杂场景下提高模型对小尺寸、多角度人脸检测精度，同时也能够有效平衡参数量和检测精度使其成为在边缘设备部署中更优的选择。
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