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在 FPGA 上通過(guò) 2D CNN 進(jìn)行高效視頻理解的 TSM 網(wǎng)絡(luò)

2年前作者：碎碎思分類：Toy博客閱讀(14)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了在 FPGA 上通過(guò) 2D CNN 進(jìn)行高效視頻理解的 TSM 網(wǎng)絡(luò)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

在這個(gè)項(xiàng)目中，將在線和離線 TSM 網(wǎng)絡(luò)部署到 FPGA，通過(guò) 2D CNN 執(zhí)行視頻理解任務(wù)。

在 FPGA 上通過(guò) 2D CNN 進(jìn)行高效視頻理解的 TSM 網(wǎng)絡(luò),優(yōu)秀的 Verilog/FPGA開(kāi)源項(xiàng)目介紹,fpga開(kāi)發(fā),cnn,網(wǎng)絡(luò),人工智能,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

介紹

在這個(gè)項(xiàng)目中，展示了 Temporal-Shift-Module ( https://hanlab.mit.edu/projects/tsm/)在 FPGA 上解決視頻理解問(wèn)題的實(shí)用性和性能。

TSM 是一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以通過(guò) 2D CNN 有效學(xué)習(xí)時(shí)間關(guān)系。在較高級(jí)別上，這是通過(guò)一次對(duì)單個(gè)幀（在線 TSM）或多個(gè)幀（離線 TSM）執(zhí)行推理并在這些張量流經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)在這些張量之間轉(zhuǎn)移激活來(lái)完成的。這是通過(guò)將shift操作插入 2D 主干網(wǎng)的bottleneck層（在本例中為 mobilenetv2 和 resnet50）來(lái)完成的。然后，該shift操作會(huì)打亂時(shí)間相鄰幀之間的部分輸入通道。

詳細(xì)的解析可以看下面的文章：

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/64525610
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將這樣的模型部署到 FPGA 可以帶來(lái)許多好處。首先，由于 TSM 已經(jīng)在功效方面帶來(lái)了巨大優(yōu)勢(shì)，部署到 FPGA 可以進(jìn)一步推動(dòng)這一點(diǎn)。

TSM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

我們將首先回顧這些 TSM 網(wǎng)絡(luò)的底層結(jié)構(gòu)以及到 DPU 兼容實(shí)現(xiàn)的轉(zhuǎn)換。TSM 網(wǎng)絡(luò)的核心結(jié)構(gòu)是插入骨干模型bottleneck層中的時(shí)間shift模塊，以實(shí)現(xiàn)時(shí)間建模。例如，插入shift操作后，TSM Mobilene文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-682882.html

到了這里，關(guān)于在 FPGA 上通過(guò) 2D CNN 進(jìn)行高效視頻理解的 TSM 網(wǎng)絡(luò)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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什么是 CNN? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？怎么用 CNN 進(jìn)行分類？（2）
參考視頻：https://www.youtube.com/watch?v=E5Z7FQp7AQQlist=PLuhqtP7jdD8CD6rOWy20INGM44kULvrHu 視頻4：CNN 中 stride 的概念如上圖，stride 其實(shí)就是 ”步伐“ 的概念。默認(rèn)情況下，滑動(dòng)窗口一次移動(dòng)一步。而當(dāng) stride = 2 時(shí)，則一次移動(dòng)兩步，垂直移動(dòng)和水平移動(dòng)都是。當(dāng)我們提高 stride 的值的時(shí)
2024年02月06日
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什么是 CNN? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？怎么用 CNN 進(jìn)行分類？（1）
先看卷積是啥，url: https://www.bilibili.com/video/BV1JX4y1K7Dr/?spm_id_from=333.337.search-card.all.clickvd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600 下面這個(gè)式子就是卷積看完了，感覺(jué)似懂非懂下一個(gè)參考視頻：https://www.youtube.com/watch?v=E5Z7FQp7AQQlist=PLuhqtP7jdD8CD6rOWy20INGM44kULvrHu 視頻1：簡(jiǎn)單介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024年02月08日
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深度學(xué)習(xí)應(yīng)用篇-計(jì)算機(jī)視覺(jué)-視頻分類[8]：時(shí)間偏移模塊（TSM）、TimeSformer無(wú)卷積視頻分類方法、注意力機(jī)制
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2024年02月08日
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基于FPGA的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)（1D-CNN、BNN的FPGA加速實(shí)現(xiàn)）
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2024年02月16日
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Title: Ef?cient Semantic Segmentation by Altering Resolutions for Compressed Videos (通過(guò)改變壓縮視頻的分辨率實(shí)現(xiàn)高效的語(yǔ)義分割) Authors: Yubin Hu, Yuze He, Yanghao Li, Jisheng Li, Yuxing Han, Jiangtao Wen, Yong-Jin Liu (胡宇斌, 何宇澤, 李洋浩, 李繼升, 韓宇星, 溫江濤, 劉永金) Affiliation: Department of Computer Sci
2024年02月15日
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專欄集錦，大佬們可以收藏以備不時(shí)之需 Spring Cloud實(shí)戰(zhàn)專欄：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.html Python 實(shí)戰(zhàn)專欄：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.html Logback 詳解專欄：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271502.html tensorflow專欄：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_869
2024年02月05日
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【論文閱讀】通過(guò)3D和2D網(wǎng)絡(luò)的交叉示教實(shí)現(xiàn)稀疏標(biāo)注的3D醫(yī)學(xué)圖像分割(CVPR2023)
論文：3D Medical Image Segmentation with Sparse Annotation via Cross-Teaching between 3D and 2D Networks 代碼：https://github.com/hengcai-nju/3d2dct 問(wèn)題1 ：醫(yī)學(xué)圖像分割通常需要大量且精確標(biāo)注的數(shù)據(jù)集。但是獲取像素級(jí)標(biāo)注是一項(xiàng)勞動(dòng)密集型的任務(wù)，需要領(lǐng)域?qū)＜腋冻鼍薮蟮呐?，這使得在實(shí)際臨床場(chǎng)
2024年02月05日
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基于FPGA的RGB圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖實(shí)現(xiàn),通過(guò)MATLAB進(jìn)行輔助驗(yàn)證
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2024年02月09日
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2024年02月06日
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一種基于FPGA的TCP亂序重排算法，并通過(guò)Verilog語(yǔ)言進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)
基于fpga的tcp亂序重排算法實(shí)現(xiàn)，通過(guò)verilog實(shí)現(xiàn)適用于fpga的tcp亂序重排算法，并通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)測(cè)試驗(yàn)證。代碼里包含注釋，可以明白每個(gè)模塊的含義。采用自創(chuàng)的亂序重排算法，易于在硬件中實(shí)現(xiàn)。該算法和工程可用于實(shí)際應(yīng)用、算法設(shè)計(jì)、研究學(xué)習(xí)。提供測(cè)試用的抓包文
2024年02月05日
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