编写用于3D卷积slowfast的混合剪枝算法:基于特征图 RoI 区域平均激活值的滤波器剪枝算法和应用于SlowFast 动作识别 3D CNN 的混合剪枝策略。该剪枝算法通过利用特征图平均激活值估计滤波 器在推理过程中被激活的概率从而评价滤波器对网络的重要程度,并通过只对 RoI 区域计算 平均激活值屏蔽了背景区域激活值干扰。混合剪枝策略 针对 SlowFast 网络快分支、慢分支各自特点对两分支应用不同剪枝算法。Slow 分支使用 L1 算法,Fast 分支使用 AAoR 算法的这种混合剪枝

时间: 2023-07-15 19:12:00 浏览: 62
算法可以分为以下几个步骤: 1. 计算特征图的平均激活值 对于每个滤波器,我们可以计算其在特征图上的平均激活值,这可以通过将每个滤波器的输出与特征图相乘并取平均值来实现。该平均激活值可以被看作是该滤波器在推理中被激活的概率,因此可以用来评估滤波器的重要程度。 2. 屏蔽背景区域激活值干扰 我们只对 RoI 区域计算平均激活值,因为背景区域可能会干扰我们评估滤波器重要性的结果。在计算平均激活值时,我们只考虑 RoI 区域内的像素值。 3. 基于平均激活值进行滤波器剪枝 我们可以根据滤波器的平均激活值来决定是否将其剪枝。具体来说,我们可以设定一个阈值,如果滤波器的平均激活值低于该阈值,则将其剪枝。 4. 针对 SlowFast 网络应用不同剪枝算法 我们可以针对 SlowFast 网络的快分支和慢分支分别应用不同的剪枝算法。具体来说,我们可以使用 L1 算法对 Slow 分支进行剪枝,使用 AAoR 算法对 Fast 分支进行剪枝。这是因为 Slow 分支和 Fast 分支具有不同的特点,需要采用不同的剪枝策略。 5. 混合剪枝策略 最后,我们可以将上述两种剪枝算法进行混合,得到一个混合剪枝策略。具体来说,我们可以在 Slow 分支中使用 RoI 平均激活值滤波器剪枝算法,而在 Fast 分支中使用 AAoR 算法。这种混合剪枝策略可以更好地利用 SlowFast 网络的不同特征,从而实现更好的剪枝效果。
相关问题

编写用于3D卷积slowfast的混合剪枝代码:基于特征图 RoI 区域平均激活值的滤波器剪枝算法和应用于SlowFast 动作识别 3D CNN 的混合剪枝策略。该剪枝算法通过利用特征图平均激活值估计滤波 器在推理过程中被激活的概率从而评价滤波器对网络的重要程度,并通过只对 RoI 区域计算 平均激活值屏蔽了背景区域激活值干扰。混合剪枝策略 针对 SlowFast 网络快分支、慢分支各自特点对两分支应用不同剪枝算法。Slow 分支使用 L1 算法,Fast 分支使用 AAoR 算法的这种混合剪枝

代码实现过程如下: 首先,我们需要定义一个函数来计算特征图的平均激活值,该函数将输入特征图和 RoI 区域的坐标,然后计算 RoI 区域内的平均激活值。 ```python def compute_activation(feature_map, rois): """ 计算 RoI 区域内的平均激活值 """ activation = 0 for roi in rois: x1, y1, z1, x2, y2, z2 = roi activation += np.mean(feature_map[z1:z2, y1:y2, x1:x2]) return activation / len(rois) ``` 接下来,我们需要定义一个函数来评价滤波器对网络的重要性。该函数将输入特征图和滤波器的权重,然后计算滤波器在 RoI 区域内的平均激活值,并将其与整个特征图的平均激活值相除,从而得到滤波器激活的概率。该概率越小,说明该滤波器对网络的贡献越小,因此需要被剪枝。 ```python def compute_importance(feature_map, filter): """ 计算滤波器的重要性 """ activation_roi = compute_activation(feature_map, rois) activation_map = np.mean(feature_map) importance = activation_roi / activation_map return importance ``` 然后,我们需要针对 Slow 分支和 Fast 分支分别应用不同的剪枝算法。对于 Slow 分支,我们将使用 L1 算法来剪枝,而对于 Fast 分支,我们将使用 AAoR 算法来剪枝。这里我们可以使用 PyTorch 的自带库来实现相应的剪枝算法。 ```python import torch.nn.utils.prune as prune # Slow 分支剪枝 slow_conv1 = model.slow_pathway.conv1 slow_conv2 = model.slow_pathway.conv2 prune.l1_unstructured(slow_conv1, name='weight', amount=0.3) prune.l1_unstructured(slow_conv2, name='weight', amount=0.3) # Fast 分支剪枝 fast_conv1 = model.fast_pathway[0].conv fast_conv2 = model.fast_pathway[1].conv prune.ln_structured(fast_conv1, name='weight', amount=0.5, n=2, dim=0) prune.ln_structured(fast_conv2, name='weight', amount=0.5, n=2, dim=0) ``` 最后,我们可以将以上步骤组合起来,实现整个混合剪枝策略的代码: ```python import numpy as np import torch.nn.utils.prune as prune def compute_activation(feature_map, rois): """ 计算 RoI 区域内的平均激活值 """ activation = 0 for roi in rois: x1, y1, z1, x2, y2, z2 = roi activation += np.mean(feature_map[z1:z2, y1:y2, x1:x2]) return activation / len(rois) def compute_importance(feature_map, filter, rois): """ 计算滤波器的重要性 """ activation_roi = compute_activation(feature_map, rois) activation_map = np.mean(feature_map) importance = activation_roi / activation_map return importance # Slow 分支剪枝 slow_conv1 = model.slow_pathway.conv1 slow_conv2 = model.slow_pathway.conv2 feature_map = ... rois = ... importance = compute_importance(feature_map, slow_conv1.weight, rois) prune.l1_unstructured(slow_conv1, name='weight', amount=importance) feature_map = ... rois = ... importance = compute_importance(feature_map, slow_conv2.weight, rois) prune.l1_unstructured(slow_conv2, name='weight', amount=importance) # Fast 分支剪枝 fast_conv1 = model.fast_pathway[0].conv fast_conv2 = model.fast_pathway[1].conv feature_map = ... rois = ... importance = compute_importance(feature_map, fast_conv1.weight, rois) prune.ln_structured(fast_conv1, name='weight', amount=importance, n=2, dim=0) feature_map = ... rois = ... importance = compute_importance(feature_map, fast_conv2.weight, rois) prune.ln_structured(fast_conv2, name='weight', amount=importance, n=2, dim=0) ```

基于可变形卷积的晶圆测试混合缺陷识别算法研究

摘要:晶圆测试是半导体制造过程中非常关键的一步,其目的是检查芯片是否符合设计要求,同时筛选出不合格芯片。混合缺陷是一种常见的芯片缺陷,其具有形状多样、大小不一的特点,给晶圆测试带来了极大的挑战。本文提出了一种基于可变形卷积的晶圆测试混合缺陷识别算法。首先,通过图像增强和预处理方法对原始图像进行处理,得到更加清晰的缺陷图像。然后,利用可变形卷积网络对缺陷进行特征提取,并结合分类器进行缺陷识别。实验结果表明,该算法能够有效地识别晶圆测试中的混合缺陷,具有较高的准确率和鲁棒性。 关键词:晶圆测试;混合缺陷;可变形卷积;特征提取;分类器 Abstract: Wafer testing is a very critical step in the semiconductor manufacturing process, whose purpose is to check whether the chip meets the design requirements and screen out the disqualified chips. Mixed defects are a common type of chip defect, which have various shapes and sizes, posing significant challenges to wafer testing. This paper proposes a wafer testing mixed defect recognition algorithm based on deformable convolution. Firstly, the original image is processed by image enhancement and preprocessing methods to obtain a clearer defect image. Then, the deformable convolutional neural network is used to extract features of the defect, combined with a classifier for defect recognition. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively recognize mixed defects in wafer testing, with high accuracy and robustness. Keywords: wafer testing; mixed defect; deformable convolution; feature extraction; classifier

相关推荐

最新推荐

手写数字识别:实验报告

AIstudio手写数字识别项目的实验报告,报告中有代码链接。文档包括: 1.数据预处理 2.数据加载 3.网络结构尝试:简单的多层感知器、卷积神经网络LeNet-5、循环神经网络RNN、Vgg16 4.损失函数:平方损失函数、交叉...

基于改进AlexNet卷积神经网络的手掌静脉识别算法研究_林坤.pdf

通过适当调整经典的AlexNet卷积神经网络的结构并对卷积层的输出进行批标准化操作,同时,将深度学习理论中的注意力机制应用到该网络中,进而优化AlexNet神经网络,使用优化后的AlexNet神经网络对预处理后的图像自动进行...

SiameseNetwork(应用篇2):孪生网络用于图像块匹配

匹配问题是是很多计算机视觉应用问题的基础。我考虑到图像会发生大规模的形貌尺度等变化,所以直接训练了一个CNN模型进行参数拟合。特别的,我研究了很多的神经网络框架,主要探索了那些网络结构更胜任图像匹配问题...

基于余弦距离损失函数的人脸表情识别算法

为解决人脸表情识别任务中存在的类内表情差异性大、类间表情相似度高的问题,基于传统的Softmax损失函数和Island损失函数,提出一种新的基于余弦距离损失函数来指导深度卷积神经网络的学习。该方法不仅可以减小特征...

一种基于LBP和CNN的人脸识别算法

一种基于LBP和CNN的人脸识别算法,徐镇,刘阳,针对直接将人脸图像作为卷积神经网络的输入,往往会出现人脸图像维数过高且会忽略人脸局部结构特征信息等问题,本文主要研究一种

数据仓库数据挖掘综述.ppt

数据仓库数据挖掘综述.ppt

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

springboot新闻信息管理系统开发技术文档更新

# 1. 系统概述 ## 1.1 项目背景 在当今信息爆炸的时代,新闻信息是人们获取信息的重要渠道之一。为了满足用户对新闻阅读的需求,我们决定开发一个新闻信息管理系统,该系统旨在提供便捷的新闻发布、浏览与管理功能,同时也要保证系统的性能和安全防护。 ## 1.2 系统目标与功能需求 系统的目标是构建一个高效、稳定、安全的新闻信息管理平台,主要包括但不限于以下功能需求: - 新闻信息的增加、修改、删除、查询 - 用户的注册、登录与权限控制 - 数据库性能优化与缓存机制实现 - 安全防护措施的设计与漏洞修复 ## 1.3 技术选型与架构设计 在系统设计中,我们选择采用Java

hive 分区字段获取10天账期数据

假设你的 Hive 表名为 `my_table`,分区字段为 `account_date`,需要获取最近 10 天的数据,可以按照以下步骤操作: 1. 首先,获取当前日期并减去 10 天,得到起始日期,比如: ``` start_date=$(date -d "10 days ago" +"%Y-%m-%d") ``` 2. 接下来,使用 Hive 查询语句从分区中筛选出符合条件的数据。查询语句如下: ``` SELECT * FROM my_table WHERE account_date >= '${start_date}' ```

生活垃圾卫生填埋场运营管理手册.pdf

生活垃圾卫生填埋场运营管理手册.pdf