一种轻量化存内计算目标识别网络方法及系统

本发明公开了一种轻量化存内计算目标识别网络方法及系统，方法包括：获取运动目标的红外图像数据集，并对数据集中的红外图像打标签；构建曼巴高效轻量化深度神经网络，包括任务识别模块；以标注的运动目标类别、位置作为任务识别模块计算输出的金标准、以红外图像数据集作为训练数据输入曼巴高效轻量化深度神经网络进行深度学习，获取曼巴高效轻量化深度神经网络模型；将训练好的曼巴高效轻量化深度神经网络模型的权重值换算为待部署存内计算芯片内忆阻器的电导值；设计忆阻器存内计算硬件电路，并将训练好的曼巴高效轻量化深度神经网络模型部署在忆阻器存内计算硬件电路上。本发明降低了对存内计算芯片内忆阻器数量的需求，提高计算速度。