摘要：语义分割是当前场景理解领域的基础技术之一。现存的语义分割网络通常结构复杂、参数量大、图像特征信息损失过多和计算效率低。针对以上问题,基于编-解码器框架和离散小波变换,设计了一个联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义分割网络MLWP-Net(Multi-Link Wavelet-Pooled Network),在编码阶段利用多连接策略并结合深度可分离卷积、空洞卷积和通道压缩设计了轻量级特征提取瓶颈结构,并设计了低频混合小波池化操作替代传统的下采样操作,有效降低编码过程造成的信息丢失;在解码阶段,设计了多分支并行空洞卷积解码器以融合多级特征并行实现图像分辨率的恢复。实验结果表明,MLWP-Net仅以0.74 MB的参数量在数据集Cityscapes和CamVid上分别达到74.1%和68.2%mIoU的分割精度,验证了该算法的有效性。

摘要：深度神经网络存在目标检测速度慢、参数量大的问题,不适用于算力有限但速度要求较高的移动应用场景。为了提高目标检测的推理速度,有效权衡目标检测任务的精度与速度,文中提出了一种融合多尺度空洞卷积与反卷积的轻量化目标检测网络MDDNet。首先,基于高效的单阶段多目标检测策略设计了轻量的目标检测基础网络,并引入深度可分离卷积,以进一步减少基础网络的参数量,加快图像特征提取的速度;然后在主干网络中添加两条基于多尺度空洞卷积的特征扩展旁路,分别连接在基础网络的最末端和次末端残差层的输出端,将两条旁路的特征输出到预测层进行特征融合,以增强较低层特征图的纹理特征;并且进一步引入了多尺度反卷积模块,连接于深层特征网络层,以增大特征图尺寸,再融合具有不同尺度的上一层的浅层特征图,以获得更多的特征语义信息和细节信息,提高检测精度;最后在预测层基于K均值算法优化先验框参数,使其与目标真实框更匹配,提高目标识别的准确率。实验结果表明:MDDNet的参数量约为7.21×10^(6),平均检测精度在KITTI、Pascal VOC数据集上分别为58.7%、76.0%,推理速度在两个数据集上分别达到55和52 f/s。因此,MDDNet在参数量、检测速度和检测精度上达到了较佳的平衡,可适用于移动端的实时目标检测。

摘要：近年来,随着自动驾驶的火热发展,越来越多研究者开始探索图像语义分割网络的轻量化并将其应用于道路交通场景。而目前现存的语义分割网络通常由于参数量庞大难以部署在硬件资源有限的边缘设备,针对这一问题,设计了一个由通道注意力骨干网络(CABb)和空间注意力解码器(SAD)模块构成的双注意力轻量化网络(DALNet),结合“通道-空间”双注意力机制的DALNet在图像上下文语义信息的提取和图像空间信息的恢复上都具有突出的表现。CABb主要由通道注意力瓶颈(CABt)模块组成,CABt模块采用Split策略分离特征通道并行处理多尺度的特征图,引入通道注意力机制进行通道融合,提取多尺度语义信息。SAD模块利用空间注意力机制指导解码器进行双线性插值上采样,恢复分割目标边沿以及细节信息。实验结果表明,DALNet仅凭48万的参数量在城市交通数据集Cityscapes和CamVid最高分别可达到74.1%和70.1%的交并比(mIoU)。DALNet在输入图像分辨率为512×1024的情况下,基于GTX 1080TiGPU可以获得74 frame/s的前向推理速度,远超实时语义分割所需的速度要求。

摘要：针对现有语义分割网络模型难以在参数量、推理速度和精确度中取得平衡的问题,设计了一种多尺度特征信息融合的轻量级网络模型(MIFNet)。MIFNet采用编码-解码结构,在编码部分利用分离策略和非对称卷积设计了轻量型特征提取瓶颈结构,且引入空间注意力机制与Laplace边缘检测算子组成边缘-空间融合模块,将空间信息和边缘信息进行融合得到丰富的特征信息。在解码部分引入通道注意力机制恢复特征图尺寸和细节信息完成语义分割。在Cityscapes和CamVid测试集上,MIFNet仅以0.82 M的参数量分别取得了73.1%和67.7%的分割精度,同时在单个GTX 1080Ti GPU下分别获得73.68 frame/s和85.16 frame/s的推理速度,表明该方法在参数量、推理速度和精确度3个指标上得到较好平衡,实现了轻量、快速、精准的语义分割。

摘要：给出了基于SOVA算法的Turbo译码器的硬件设计系统结构,通过对关键模块的硬件资源占有及译码时序的分析,提出了减少硬件资源、降低硬件功耗以及提高译码速度、减少译码时延的优化设计方案。采用NC Simulator的仿真分析以及Cyclone II系列FPGA芯片的硬件测试表明,该文提出的优化设计方案减少了约40%的硬件资源,且译码速度提高了约60%,达到了降低功耗和提高速度的双重功效。

摘要：最近,双字典训练已成为在计算机视觉和图像领域解决超分辨率复原问题的有力工具。针对基于双字典训练的图像超分辨率算法中字典训练与重构阶段的重构误差,提出了一种基于自适应多字典对的超分辨率复原算法。通过对样本进行聚类并训练多特征字典来适应不同类型的输入图像。在字典训练阶段,充分利用了不同次训练字典产生的差异,在重建中筛选高频补丁,进行多次重构,有效地提升了重构图像的质量。实验仿真与比较表明,该方法在重构图像的质量上有所提高,且能提供更清晰的细节。

摘要：文中介绍了MVB工作流程,提出了MVB控制器的集成化设计方案。核心部分包含实现与应用系统进行数据交换的微控制器,实现数据编解码、检错和收发控制的复杂可编程逻辑器件(CPLD)和总线驱动器。通信系统的设计采用分层式结构,并基于单片机和CPLD设计通信从节点模块。该高速控制电路是一个能最大限度发挥单片机和CPLD性能的综合控制电路,具有高可靠性、高集成度和低功耗的特点。

摘要：针对目前低功耗设计的问题,讨论了一种有效的低成本的实现方式。介绍了准浮栅技术晶体管的工作原理,并运用此技术对传统的两级运算放大器进行改进。采用了Chartered 0.35umCMOS工艺来实现电路,在CADENCE Spectre的仿真结果表明,在一个工作电压为1.2V的情况下,最大开环增益可达到72.6db,相位裕度为54度,单位增益带宽为1.8MHZ,功耗仅为8.75uW,充分体现了这种技术的优越性。

摘要：根据B/S模式的分层构建思想,基于J2EE、JSP、JDBC等技术,实现了批价管理系统设计。该系统具有批价基础资料管理、批价规则设置、费率与费率因子的设置、费用计算等功能。所实现的系统稳定可靠、操作简单、方便灵活、易于实施。

摘要：设计了一种适用于AVS视频解码器的可配置存储器,可工作在5种不同的模式,主要应用于反扫描、反量化及反变换模块,既可用来进行反扫描中的数据移动、反变换器所需的转置操作,又可用来存储中间结果,将反扫描、反量化和反变换合并为一个流水线单元并行处理。该设计省去了存储中间结果所需的大量存储器,加快了处理速度,满足高清视频的处理要求。