平衡參數量和檢測精度使其成為在邊緣設備部署中更優的選擇
發布時間:2024/6/6 23:43:22 訪問次數:53
一種人臉檢測方法GhostNet-MTCNN。在多任務級聯卷積神經網絡（MTCNN）主干網絡上，將占用計算資源的普通卷積進行舍棄，利用GhostNet網絡中計算量更低的Ghost bottleneck模組替代卷積的作用，重新構建網絡特征提取功能，從而搭建一個新的模型。
實驗結果表明，該方法可以有效平衡參數量和精度。在Easy、Medium、Hard三種驗證集上，與MTCNN相比在參數量僅增加0.62M的前提下精度分別提升了 5.6%、6.6%、7.8%，與MobileNetV3-MTCNN相比在參數量減少1.27M的同時精度又分別提升了1.6%、0.8%、0.5%。該研究能夠在復雜場景下提高模型對小尺寸、多角度人臉檢測精度，同時也能夠有效平衡參數量和檢測精度使其成為在邊緣設備部署中更優的選擇。
有關數據治理的憲章、公約、條約、戰略、法律與法案為分析文本，對歐盟系列規范性文本進行共時性與歷時性的雙維度研究以厘清其立法思路演變與路徑選擇。
在研究過程中發現對于數據這一新型生產要素在被納入法律視野中后而產生的數據權這一概念存在著從傳統人格權向財產權的認知轉變，進而梳理出從傳統的數據保護轉向數據流通與賦能的立法嬗變趨勢，并得出對我國數據治理的三點啟示：數據戰略建構應追求結構體系化、數據權利創設應考慮利益多元化和數據流通模式設計應遵循場景類型化。
模塊基于FPGA+DAC的硬件結構，采用軟件DDS原理方式來產生梳狀譜信號。
采集的圖像存在對比度差、清晰度下降等問題。圖像質量的惡化制約著計算機視覺的準確性和自動化任務的效率。
一種基于限制對比度自適應直方圖均衡與改進多尺度Retinex的圖像去霧算法。
算法將輸入的含霧降質圖像先經過CLAHE算法處理，再用MSR算法處理，對圖像MSR算法處理時，引入Gamma校正因子估計入射光，并對算法中的環繞函數進行優化。
模塊基于FPGA+DAC的硬件結構，采用軟件DDS原理方式來產生梳狀譜信號。
對板級資源與功能消耗進行了數字化的分析，證明所設計硬件系統屬于低功耗范疇。
深圳市裕碩科技有限公司http://yushuo.51dzw.com
一種人臉檢測方法GhostNet-MTCNN。在多任務級聯卷積神經網絡（MTCNN）主干網絡上，將占用計算資源的普通卷積進行舍棄，利用GhostNet網絡中計算量更低的Ghost bottleneck模組替代卷積的作用，重新構建網絡特征提取功能，從而搭建一個新的模型。
實驗結果表明，該方法可以有效平衡參數量和精度。在Easy、Medium、Hard三種驗證集上，與MTCNN相比在參數量僅增加0.62M的前提下精度分別提升了 5.6%、6.6%、7.8%，與MobileNetV3-MTCNN相比在參數量減少1.27M的同時精度又分別提升了1.6%、0.8%、0.5%。該研究能夠在復雜場景下提高模型對小尺寸、多角度人臉檢測精度，同時也能夠有效平衡參數量和檢測精度使其成為在邊緣設備部署中更優的選擇。
有關數據治理的憲章、公約、條約、戰略、法律與法案為分析文本，對歐盟系列規范性文本進行共時性與歷時性的雙維度研究以厘清其立法思路演變與路徑選擇。
在研究過程中發現對于數據這一新型生產要素在被納入法律視野中后而產生的數據權這一概念存在著從傳統人格權向財產權的認知轉變，進而梳理出從傳統的數據保護轉向數據流通與賦能的立法嬗變趨勢，并得出對我國數據治理的三點啟示：數據戰略建構應追求結構體系化、數據權利創設應考慮利益多元化和數據流通模式設計應遵循場景類型化。
模塊基于FPGA+DAC的硬件結構，采用軟件DDS原理方式來產生梳狀譜信號。
采集的圖像存在對比度差、清晰度下降等問題。圖像質量的惡化制約著計算機視覺的準確性和自動化任務的效率。
一種基于限制對比度自適應直方圖均衡與改進多尺度Retinex的圖像去霧算法。
算法將輸入的含霧降質圖像先經過CLAHE算法處理，再用MSR算法處理，對圖像MSR算法處理時，引入Gamma校正因子估計入射光，并對算法中的環繞函數進行優化。
模塊基于FPGA+DAC的硬件結構，采用軟件DDS原理方式來產生梳狀譜信號。
對板級資源與功能消耗進行了數字化的分析，證明所設計硬件系統屬于低功耗范疇。
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