许薇
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 供职机构：复旦大学信息科学与工程学院专用集成电路与系统国家重点实验室更多>>
- 发文基金：上海市“科技创新行动计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种新型动态可重构的正则表达式匹配引擎设计被引量：5
- 2019年
- 针对大规模数据处理和动态更新规则的网络计算需求,本文提出了一种新型动态可重构的正则表达式匹配(DRR)算法.算法采用参数化一致性表达方法,提高了正则表达式的动态匹配能力;采用专用电路与可重构电路的混合计算框架,设计了正则表达式匹配的并行计算加速引擎.在软硬件协同工作模式下,新型动态可重构的匹配加速引擎不仅可以最大化利用FPGA电路的可编程特性实现表达式匹配规则的动态更新,提高匹配的预处理速度,设计的专用ASIC并行匹配电路更大幅提高了正则表达式的匹配计算速度.本文采用TSMC 28nm CMOS工艺完成芯片的设计和流片,实验结果表明:本文设计实现的动态可重构的匹配加速引擎可以有效地适用于大多数应用场景下的正则表达式匹配,匹配计算的吞吐率达到280Gb/s,相比于同类型基于FPGA的匹配计算引擎实现了5倍以上的匹配速度提升.
- 高阳阳徐烈伟俞剑许薇
- 关键词：正则表达式匹配动态可重构硬件加速现场可编程门阵列
- DODNet:一种扩张卷积优化的图像语义分割模型被引量：1
- 2020年
- 本文在DeepLab-V2模型的基础上提出了一种扩张卷积优化的图像语义分割模型:DODNet.在DODNet中,本文采用多混洗块扩张卷积(MSDC)替换ResNet-101中的扩张卷积,通过通道混合(ChannelShuffle)为每个特征点添加相邻特征点的部分通道(channel)信息,缓解了连续级联扩张卷积带来的网格化效应;同时,本文采用Vortex-Conv模块替换掉空洞空间金字塔池化(ASPP),以增加扩张卷积对感受野信息的利用,通过像素点周围局部信息的有效融合,获取了更精确的分割结果.本文在PASCAL VOC12数据集上对算法模型进行了训练和验证.实验结果表明,DODNet模型相比DeepLab-V2模型获得了4.23%的分割精度提升,同时模型参数量减少了11.2M,计算量降低了12.2B.并且与DeepLab-V3相比,DODNet模型也获得了0.32%的分割精度提升,以及7.1M的参数量和7.7B计算量的下降.
- 祖朋达李晓敏陈更生许薇
- 关键词：图像分割
- 一种基于分水岭分割的快速图像修复算法被引量：8
- 2017年
- 为快速准确地对破损图像进行修复,提高传统算法的修复质量和速度,本文提出了一种改进的基于分水岭分割的快速图像修复算法.首先针对传统算法在修复速度上的不足,采用改进的匹配区域搜索方法以缩小搜索区域,然后通过分水岭分割结果筛选匹配块以进一步加速图像修复,最后利用分水岭分割结果提出了新的分类修复方法来改进图像修复质量.实验结果表明,相较于现有算法,本文提出的算法在修复质量上有明显的改进,并且修复速度平均提升了40%左右.
- 屠昕钮圣虓陈更生许薇
- 关键词：图像修复
