摘要
本发明公开了基于国产深度学习处理器的视频处理系统,属于视频处理系统领域,包括多维度贝叶斯优化模块、无权神经网络模块以及时空去噪滤波模块;所述多维度贝叶斯优化模块使用多维度贝叶斯优化来探索和优化深度学习处理器的设计空间;所述无权神经网络模块用于在神经网络设计中引入无权神经网络,利用LUT结构替代传统的加权连接,从而降低处理器的计算开销和功耗;所述时空去噪滤波模块提供一个组相连缓存的时空去噪滤波器,在视频流的预处理中对噪声事件进行过滤,提高视频数据的信噪比。本发明,通过结合硬件神经元的功耗优势和无权神经网络的轻量化设计,大幅降低处理器的计算和功耗开销,使得其能够在低功耗边缘设备上运行。
技术关键词
深度学习处理器
去噪滤波器
神经网络模型
可配置逻辑块
滤波模块
LUT结构
噪声事件
存储单元
功耗
输入查找表
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神经网络模型
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