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面向深度学习应用的组件式开发框架的设计实现

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计算机应用 2024年第2期44卷 526-535页

作者：刘祥华蓓林飞魏宏原中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027

针对目前深度学习应用缺少有效的开发与部署工具的问题,提出一个面向深度学习应用的组件式开发框架。所提框架根据应用的资源消耗类型进行功能拆分,使用评测引导的资源分配方案进行瓶颈消除,使用分步装箱方案兼顾高CPU利用率和低显存开... 详细信息

针对目前深度学习应用缺少有效的开发与部署工具的问题,提出一个面向深度学习应用的组件式开发框架。所提框架根据应用的资源消耗类型进行功能拆分,使用评测引导的资源分配方案进行瓶颈消除,使用分步装箱方案兼顾高CPU利用率和低显存开销的功能放置。基于此框架开发的实时车牌号检测应用,在吞吐优先模式下GPU利用率达到82%,在延迟优先模式下平均应用延迟达到0.73 s,在三种模式下(吞吐优先模式、延迟优先模式以及吞吐/延迟的均衡模式)下,CPU平均利用率达到68.8%。实验结果表明,基于此框架能够进行硬件吞吐与应用延迟的平衡型配置,在吞吐优先模式下高效利用平台的计算资源,在延迟优先模式下满足应用的低延迟需求。相较于MediaPipe,使用本框架能够进行超实时的多人姿态估计应用开发,应用的检测帧率最高提升了1077%。实验结果表明,所提框架能够作为CPU-GPU异构服务器上面向深度学习应用开发部署的有效解决方案。

关键词：深度学习应用开发框架基于组件的开发流水线部署 CPU-GPU异构

面向深度学习应用的组件式开发框架的设计实现

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计算机应用 2023年

作者：刘祥华蓓林飞魏宏原中国科学技术大学计算机科学与技术学院

针对目前深度学习应用缺少有效的开发与部署工具的问题，提出了一个面向深度学习应用的组件式开发框架。框架根据应用的资源消耗类型进行功能拆分，使用评测引导的资源分配方案进行瓶颈消除，使用分步装箱方案进行兼顾高CPU利用率和低... 详细信息

针对目前深度学习应用缺少有效的开发与部署工具的问题，提出了一个面向深度学习应用的组件式开发框架。框架根据应用的资源消耗类型进行功能拆分，使用评测引导的资源分配方案进行瓶颈消除，使用分步装箱方案进行兼顾高CPU利用率和低显存开销的功能放置。基于此框架开发的实时车牌号检测应用在吞吐优先模式下GPU利用率达到82%，在延迟优先模式下平均应用延迟达到0.73s，在三种模式下（吞吐优先模式、延迟优先模式以及吞吐/延迟的均衡模式）下，CPU平均利用率达到68.8%。实验结果表明，基于此框架能够进行硬件吞吐与应用延迟的平衡型配置，在吞吐优先模式下高效利用平台的计算资源，在延迟优先模式下满足应用的低延迟需求。相比MediaPipe，使用本框架能够进行超实时的多人姿态估计应用开发，应用的检测帧率最高提升了1077%。实验结果表明，本框架能够作为CPU-GPU异构服务器上面向深度学习应用开发部署的有效解决方案。

关键词：深度学习应用开发框架基于组件的开发流水线部署 CPU-GPU异构

基于改进图卷积的艾灸机器人穴位检测方法研究

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基于改进图卷积的艾灸机器人穴位检测方法研究

作者：冀晓昀上海应用技术大学

学位级别：硕士

针灸作为中国传统医学的重要组成部分,在抗击本次新冠肺炎疫情过程中发挥了重要作用。然而随着对针灸疗法有需求的患者人数大量增加,针灸医生的数量就显得捉襟见肘。由此针灸机器人的研究也就提上了日程。本论文针对针灸机器人完成针灸... 详细信息

针灸作为中国传统医学的重要组成部分,在抗击本次新冠肺炎疫情过程中发挥了重要作用。然而随着对针灸疗法有需求的患者人数大量增加,针灸医生的数量就显得捉襟见肘。由此针灸机器人的研究也就提上了日程。本论文针对针灸机器人完成针灸任务过程中单目图像三维人体重建和点云人体腧穴定位进行研究,要完成腧穴定位任务需要先完成人体三维重建。在单目图像三维重建阶段,本文针对目前研究中存在的两个问题进行研究。首先,目前对于该任务的研究主要针对人体姿势估计,而对于体形参数估计方面的研究相对较少。其次,准确的虚拟人体体形参数获取较为困难。在腧穴定位阶段,主要针对三个方面的问题进行研究。首先,目前业界对针灸机器人完成三维人体模型上腧穴定位的任务的研究相对较少,且很难能找到相关的数据集。而对于某些局部特征十分不清晰的腧穴(如本文针对的大椎穴),目前也没有相关的数据集支持使用深度学习方法解决该问题。其次,实验表明直接使用现有深度学习方法难以准确定位该穴位。最后,实验表明各种深度学习方法完成腧穴定位任务时预测点总是难以很好地拟合在模型表面。对于单目图像三维重建方面存在的问题,首先提出了基于投影的数据集生成方法,该方法能够较好地获取投影的姿态参数,用于训练可以提供较准确数据;其次,提出了基于生成辅助的人体体形参数估计方法,该方法受多视角人体三维重建工作启发,通过学习输入图片特征,生成能够辅助体形参数估计的图片,且该输出图片可用于辅助整个模型估计人体模型体形参数。实验证明该方法可以提高已有不同方法估计体形参数能力。对于三维人体点云模型中腧穴定位问题,首先系统梳理了针灸机器人完成腧穴定位各种方法;其次,构造了包含约一万个标注了大椎穴位置的体形参数各不相同的人体模型数据集;再次,提出了一种基于图聚合投影的点云深度学习模型及其对应邻接矩阵生成方法;最后,提出了基于重心法的优化方法。实验表明,基于图聚合投影的点云深度学习模型能够有效预测大椎穴位置,且本方法中图聚合投影能够有效辅助估计大椎穴位置。此外,基于重心法的优化方法也能有效使预测点拟合到人体表面。

关键词：腧穴定位人体体形估计点云局部特征提取图卷积深度学习应用

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基于微服务架构的学习系统的设计与实现

基于微服务架构的学习系统的设计与实现

作者：潘培伟广东工业大学

学位级别：硕士

当今世界科技的创新和发展越来越依赖多学科的交叉融合,为推动新型产业发展,培养复合型人才,各个高校也自主设置了大批按二级学科管理的交叉学科,其中,与人工智能、物联网、大数据等新兴产业相关的交叉学科是高校热门选择。人工智能、... 详细信息

当今世界科技的创新和发展越来越依赖多学科的交叉融合,为推动新型产业发展,培养复合型人才,各个高校也自主设置了大批按二级学科管理的交叉学科,其中,与人工智能、物联网、大数据等新兴产业相关的交叉学科是高校热门选择。人工智能、物联网等新兴技术作为各大高校的研究热门,其知识体系涉及信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程等多个学科。目前,构建一个多学科集成、开放共享、应用实践的学习系统成为当前高校实验室团队的实际需求。整合云计算、物联网、深度学习等新兴技术应用,构建一个高可用、易扩展的产学研结合的学习系统是本文的研究重点,旨在为高校工科实验室团队提供一个在线学习与应用实践相结合的平台,学生不仅可以在本系统中分享教学资源和在线学习,还可以结合所学进行应用实践。本文的研究内容主要为以下几个方面:(1)研究在线学习平台、物联网应用、深度学习应用的相关技术和实现方案,确定系统的整体功能目标,本系统除了提供在线学习功能,还提供物联设备接入、算法应用验证等的实践功能。(2)分析系统的功能需求并进行架构设计。采用云计算模型架构对系统整体架构进行结构分层,按照功能将系统拆分为基础功能子系统、在线学习子系统、物联网应用子系统、算法应用子系统四大部分,并基于微服务架构将各个子系统划分为多个微服务模块,对各个模块进行详细设计。(3)设计系统的基础设施层。本文研究云计算相关技术,采用云服务器作为计算资源,并为系统搭建vpc私有网络,引入Docker容器化技术和Kubernetes容器编排技术,构建一主二从的服务器集群,为学生进行应用实践提供可靠的计算和存储资源。(4)设计系统的平台能力层。实际应用开发依赖多个技术中间件提供基础能力,本文引入Kube Sphere开源平台作为系统可视化部署平台,并在此基础上搭建高可用的数据存储、缓存、分布式文件系统、MQTT服务器等中间件,构建系统的平台能力。(5)基于Spring Boot和Spring Cloud微服务框架对学习系统进行实现。主要根据前文的设计,对基础功能子系统、在线学习子系统、物联网应用子系统和算法应用子系统中的各个应用模块进行实现。(6)实现系统应用上云。通过搭建好的一主二从服务器集群和Kube Sphere平台将系统各个微服务进行上云部署,对部署流程进行描述。(7)结合硬件和软件对系统进行功能测试和性能测试,验证系统预期的业务功能,证明系统架构设计的可行性。

关键词：微服务在线学习物联网应用深度学习应用

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玩家心流数据分析及建模

玩家心流数据分析及建模

作者：姜峰电子科技大学

学位级别：硕士

近年来由于大家对游戏行业的关注逐步提升,游戏行业在生活中的地位逐步提高,越来越多的人对游戏的各方面有了更高的要求。然而利用传统的方式无法做到具体的得到游戏过程中玩家的实时生理和心理情况,从而无法在后续针对特定的环节做出... 详细信息

近年来由于大家对游戏行业的关注逐步提升,游戏行业在生活中的地位逐步提高,越来越多的人对游戏的各方面有了更高的要求。然而利用传统的方式无法做到具体的得到游戏过程中玩家的实时生理和心理情况,从而无法在后续针对特定的环节做出详细的量化分析和评价。针对这一应用场景,本文研究并设计了一套分析和建模框架,从而改进了该领域的一些评价方式和方法,并且基于游戏心流的概念,对玩家游戏过程中的情况做出了基于游戏数据的预测和分类。本文主要从框架介绍的角度出发,按照整体框架流程对所有使用的方法算法进行详细的介绍,并且将所有的结果进行展示和说明。本文的工作首先是从多维数据出发,构建了一套科学的玩家身心数据采集设备和平台,通过该采集设备和平台可以得到多维的游戏数据和玩家的身心数据。在多维数据采集过后,通过基于滑动窗口的深度学习最优相关性序列分析DTW匹配算法,得到玩家的情绪和游戏心流的时间轴序列。最后,验证这些序列的准确性和可靠程度,并且利用这些序列使用孪生网络和个性编码结合的方式进行游戏心流的分类和预测,从而直接通过游戏数据得到游戏心流的强弱情况。本文的工作重点在于整个模型框架的设计和建模,基于滑动窗口的深度学习最优相关性序列分析DTW匹配算法和游戏心流的分类和预测算法。通过以上的方法,得到了一个较为可信的玩家心流数据分析和建模工具,能够有效的运用到针对玩家的心流情况的分析和建模上以及针对游戏的分析和改进上。

关键词：数据维度拓展情绪与心流框架创新深度学习应用

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染色体图像智能分析的综合方法研究及应用

染色体图像智能分析的综合方法研究及应用

作者：谭凯电子科技大学

学位级别：硕士

染色体图像处理,是医学影像学及人体遗传学研究的关键步骤,也是辅助医生进行临床诊断的重要手段,更是从染色体形态异常（如:易位、重复、缺失或长短不一等等）观察出各种遗传病变的先决条件。然其步骤过于复杂,需要手动操作计算机进行处... 详细信息

染色体图像处理,是医学影像学及人体遗传学研究的关键步骤,也是辅助医生进行临床诊断的重要手段,更是从染色体形态异常（如:易位、重复、缺失或长短不一等等）观察出各种遗传病变的先决条件。然其步骤过于复杂,需要手动操作计算机进行处理,智能化程度较低,且成片效果会受到很多人为因素的干扰。为此,本文从染色体图像处理技术的应用角度出发,对需要使用的算法进行介绍、实现、结合和改进。主要涉及计算机图形学、深度学习图像分割和分类的技术。其中,图形学部分包括骨骼提取、骨骼剪枝、图像增强及图像形变算法,为分割和分类网络提供预处理手段;图像分割部分实现了初始图像到单条或团簇染色体的转换,抛弃噪声信息,提取整幅图像中关键的染色体部分;图像分类部分则是将伸直后的单条染色体利用深度网络进行识别。此外,本文还会利用上述算法,实现一个应用这些算法的原型系统。本文工作的重点在于图形学算法部分,迁移了其他应用领域的相关算法,并在此基础上进行优化,加入额外的处理步骤及相对智能化的参数,降低人工干预的需求。创新点则是尝试使用伸直形变处理的结果,辅助既有的深度学习模型,达到增强网络准确度的目的。

关键词：染色体核型分析医学图像处理计算机图形学深度学习应用

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基于深度学习的车牌识别系统

基于深度学习的车牌识别系统

作者：杨珏吉浙江大学

学位级别：硕士

随着城市化发展,车牌自动化识别技术的需求日渐凸显。虽然在高清静止的场景中车牌识别已经较为成熟,但在更广义的场景中,车牌识别问题依然面临挑战。在本文中,我们使用近年来较为热门的深度学习技术对广义场景下中文车牌识别进行探究。... 详细信息

随着城市化发展,车牌自动化识别技术的需求日渐凸显。虽然在高清静止的场景中车牌识别已经较为成熟,但在更广义的场景中,车牌识别问题依然面临挑战。在本文中,我们使用近年来较为热门的深度学习技术对广义场景下中文车牌识别进行探究。在工程上,为了全面研究车牌问题,控制数据和标注的一致性,我们创建了一个车牌数据库系统。为了及时查看算法结果以及方便地进行修改标注,我们搭建了测试网站以及标注网站。在算法上,我们先调研了传统的车牌识别流程以及算法技巧。我们利用调研得到的方法以及深度学习方法来实现传统的车牌流程,即车牌检测、车牌定位、字符分割和字符识别。我们分析传统流程的缺点,发现瓶颈在于过多的流程和各个算法模块间衔接不够紧密积累起了速度以及准确率的严重损失。所以本文把车牌识别分为了车牌检测和正车牌识别两个部分,并提出了端到端的方法来克服传统流程进行正车牌识别带来的问题。为了支持深度学习端到端的正车牌识别模型的训练,本文又设计和实现了模拟车牌生成器来产生大量正车牌图片。本文搜集了大量车牌数据,并通过实验证明了在正车牌上,端到端的方法在速度以及准确率上均大幅度地优于传统流程方法。除此之外,在车牌检测上,本文比较了目前较为常用的两种物体检测方法,在车牌图像清晰化上,本文也进行了一些探索性的实验。

关键词：车牌识别端到端算法深度学习应用