汪鑫豪

摘要 隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，目前機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為社會(huì)發(fā)展中一個(gè)重要組成，尤其是在嵌入式視覺應(yīng)用過程中進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。通過將處理其中進(jìn)行一個(gè)高效的配置設(shè)計(jì)，從而將可編程邏輯進(jìn)行有效結(jié)合，真正的將可編程邏輯的好處帶給科學(xué)工作者，幫助其縮短解決問題方案的設(shè)計(jì)開發(fā)時(shí)間。

【關(guān)鍵詞】嵌入視覺 機(jī)器學(xué)習(xí) 應(yīng)用分析

1 機(jī)器學(xué)習(xí)的概述

在嵌入式視覺發(fā)展過程中機(jī)器學(xué)習(xí)非常重要，通過機(jī)器學(xué)習(xí)能夠使多種系統(tǒng)升級(jí)為視覺引導(dǎo)的自動(dòng)化系統(tǒng)。而對(duì)于嵌入式視覺應(yīng)用優(yōu)勢(shì)的地方來說，就是相對(duì)于其他簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來說，嵌入式應(yīng)用采用的是一種二維輸入的格式，所以在進(jìn)行嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)過程中，需要我們使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行處理二維輸入。這種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是相似于前饋網(wǎng)絡(luò)的一種，通過一個(gè)單獨(dú)的全連通網(wǎng)絡(luò)加上內(nèi)置卷積層和子采樣層進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)分類。而這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，其輸入圖像被細(xì)分為一系列的重疊小模塊，因此在進(jìn)行應(yīng)用前必須要通過激活層來創(chuàng)建激活圖，從而使其真正的應(yīng)用到全連通網(wǎng)絡(luò)上。

2 機(jī)器學(xué)習(xí)框架

因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)本身就是一個(gè)非常復(fù)雜的問題，因此在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)框架的構(gòu)建上，我們必須從頭開始，通過定義網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架以及相關(guān)的訓(xùn)練算法，從而保證系統(tǒng)的應(yīng)用。為了能夠使問題簡單化，可以通過一些行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)框架的支持進(jìn)行應(yīng)用，例如Caffe框架，能夠?yàn)槲覀冞M(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)提供各種模型支持，并且不需要我們從新制定相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)框架建設(shè)，直接應(yīng)用這種框架就能夠開展需要的計(jì)算。此外，為了方便我們的重復(fù)使用，用戶該能夠通過Modelzoo將自己創(chuàng)建的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行共享，從而為我們研究課題提供幫助。

3 實(shí)現(xiàn)嵌入式視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)

對(duì)于實(shí)現(xiàn)嵌入式視覺應(yīng)用及機(jī)器學(xué)習(xí)，我們基于可編程邏輯進(jìn)行相應(yīng)辦法的解決，選擇一些可編程邏輯架構(gòu)與相應(yīng)的處理系統(tǒng)，從而使其完美的組合，不僅擁有較快的處理反應(yīng)速度，還能夠方便我們使用者進(jìn)行修改，真正的提供給我們一個(gè)高效的解決方案。在進(jìn)行應(yīng)用過程中，對(duì)于一些低時(shí)延決策與響應(yīng)循環(huán)非常重要。一般視覺引導(dǎo)的自動(dòng)化機(jī)器人的響應(yīng)時(shí)間能夠降低對(duì)人員的傷害，因此我們必須要縮短相應(yīng)時(shí)間。為了能夠?qū)崿F(xiàn)這種設(shè)想，可以使用現(xiàn)有的可編程邏輯實(shí)現(xiàn)視覺處理的流水處理，這樣使機(jī)器學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)快速化。但是這種方法與傳統(tǒng)的方法相比來說需要減少系統(tǒng)的瓶頸問題。因此在使用CPU/CPU作為處理器時(shí)，系統(tǒng)在運(yùn)算過程中，每進(jìn)行一步都需要外部的DDR進(jìn)行幫助，從而導(dǎo)致處理信息不能夠在內(nèi)部間傳遞。而通過采用ARM技術(shù)則能夠提供內(nèi)部緩存，避免了上述問題的出現(xiàn)，從而降低處理反應(yīng)的延時(shí)現(xiàn)象，并提高了整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

通過對(duì)系統(tǒng)的設(shè)置，在異構(gòu)SOC中能夠輕松的實(shí)現(xiàn)圖像的處理與機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，因此我們基于相關(guān)工具的幫助，使系統(tǒng)能夠同時(shí)支持圖像應(yīng)用以及機(jī)器學(xué)習(xí)。因此系統(tǒng)內(nèi)部需要同時(shí)支持OpenVX和Caffe框架。而OpenVX框架主要是為了能夠使內(nèi)核在進(jìn)行圖像處理時(shí)進(jìn)行加速，并且可以在可編程邏輯中進(jìn)行，從而幫助建立一個(gè)圖像處理流水線。而Caffe框架則主要是為了實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)推斷引擎，負(fù)責(zé)處理其余的處理工作。在機(jī)器學(xué)習(xí)的推斷引擎實(shí)現(xiàn)方案中，對(duì)于我們選擇使用的數(shù)值表示系統(tǒng)，也對(duì)使機(jī)器學(xué)習(xí)的性能產(chǎn)生重要影響。對(duì)于目前的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用研究發(fā)展，其開始逐漸加大對(duì)更高效的降精度定點(diǎn)數(shù)值系統(tǒng)的使用次數(shù)。這種系統(tǒng)與傳統(tǒng)的FP32方法相比，不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的精度造成顯著的下降。并且，這種定點(diǎn)數(shù)值系統(tǒng)在應(yīng)用過程中更加方便，可以在可編程邏輯解決方法中理想的實(shí)現(xiàn)各種方案。因此，我們?cè)谶x擇相同內(nèi)核權(quán)重時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)最多兩個(gè)高級(jí)運(yùn)輸方案的執(zhí)行，從而真正的提升了系統(tǒng)的運(yùn)行能力，并且還能夠有效的降低系統(tǒng)功耗。此外，采用這種可編程邏輯方案靈活性，還能夠更好的實(shí)現(xiàn)降精度點(diǎn)數(shù)值表達(dá)系統(tǒng)的應(yīng)用效果。

4 應(yīng)用分析

為了能夠研究嵌入式視覺應(yīng)用中的機(jī)器學(xué)習(xí)，我們將實(shí)際的車輛避碰系統(tǒng)進(jìn)行分析研究。通過設(shè)系統(tǒng)的可編程邏輯中各項(xiàng)功能的不斷優(yōu)化，從而改善系統(tǒng)的自身響應(yīng)時(shí)間。為了能夠?qū)崿F(xiàn)GoogLeNet的解決方法，我們將系統(tǒng)的反應(yīng)時(shí)間與傳統(tǒng)的GPU處理反應(yīng)時(shí)間進(jìn)行比較，二者之間的差距非常明顯。我們?cè)O(shè)計(jì)的嵌入式應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，其能夠在2.7ms內(nèi)發(fā)現(xiàn)即將出現(xiàn)的碰撞情況，從而采取緊急的措施進(jìn)行補(bǔ)救。而傳統(tǒng)的GPU處理系統(tǒng)則需要選擇大量的架構(gòu)進(jìn)行一定的計(jì)算才能夠進(jìn)行反應(yīng)，這些都是以犧牲反應(yīng)時(shí)間作為代價(jià)換取的，就二者反應(yīng)時(shí)間上的差距，就能夠?qū)⑴鲎驳陌l(fā)生進(jìn)行決定。

5 結(jié)論

綜上所述，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)范圍較廣，不僅能夠在嵌入式視覺中進(jìn)行應(yīng)用，其還能夠在物聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算中發(fā)揮重要的作用。所以，為了能夠真正的顯示出機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)各行各業(yè)的幫助，因此需要我們不斷的進(jìn)行學(xué)習(xí)，不斷創(chuàng)新新型的學(xué)習(xí)模式，從而有效提高企業(yè)的生產(chǎn)能力，保證社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

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