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公开(公告)号:CN117742789A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311761859.X
申请日:2023-12-20
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及基于QEMU的浮点计算优化方法,包括:获取目标平台架构的可执行文件;提取所述可执行文件中的浮点计算指令;解析所述浮点计算指令,读取操作数和操作码;判断所述操作数和所述操作码是否属于预设的分类范围;若所述操作数和所述操作码属于预设的分类范围,则根据本地平台架构的类型选择浮点计算方式替换所述浮点计算指令进行浮点计算;若所述操作数和所述操作码不属于预设的分类范围,则仍然采用ALU浮点计算单元进行浮点计算。本申请采用SIMD指令替换浮点计算的方法,以达到提高动态二进制翻译效率的同时精简函数的目的。
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公开(公告)号:CN117934862A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202410055055.6
申请日:2024-01-12
Applicant: 江南大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种图像特征提取方法、装置、存储介质及图像分类方法,属于图像处理技术领域。获取图像特征提取模型,模型包括stem模块和多个特征提取模块,每个特征提取模块包括无填充下采样子模块和特征提取卷积子模块,每个无填充下采样子模块包括无填充卷积单元、无填充最大池化单元和特征融合单元;将图像样本输入stem模块,输出初始特征图;将初始特征图输入第一个特征提取模块中的无填充下采样子模块,输出下采样特征图;将下采样特征图输入第一个特征提取模块中的特征提取卷积子模块,将第一个特征提取模块中的特征提取卷积子模块作为下一个特征提取模块的输入;将最后一个特征提取模块中的特征提取卷积子模块的输出作为目标特征图。
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