Nghiên Cứu và Thiết Kế IP ShuffleNet tại Đại Học Quốc Gia TP. Hồ Chí Minh

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN

1.1. Các nghiên cứu liên quan

1.2. Tổng quan đề tài

1.3. Mục tiêu đề tài

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Mô hình mạng ShuffleNet v2

2.2. Convolution Layer — Lớp tích chập

2.3. Depthwise Separable Convolution

2.4. Pooling Layer — Lớp tổng hợp

2.5. Fully Connected Layer — Lớp kết nối tổng hợp. Hàm kích hoạt ReLU

2.6. Hàm kích hoạt Sigmoid

2.7. Quy trình

2.8. Tập dữ liệu hình ảnh ImageNet

3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH THIẾT KẾ

3.1. Hiện thực lượng tử hóa. Kiến trúc tổng quan. Thiết kế bộ đệm dữ liệu. Khối conv_controller

3.2. Khối PC_CONV_IMAC 11177. Khối Depthwise Convolution. Khối DWconv_controller. Khối cnn_controller_convlxI. Khối pe_convlxI_ma

3.3. Khối cnn_controller_pOOÏITIE. Khối pe_pooling

3.4. Khối linear_controller. Khối Channel Shuffle

4. CHƯƠNG 4: KIỂM TRA VÀ ĐÁNH GIÁ THIẾT KẾ

4.1. Kiểm tra khối Convolution. Chạy behavioral simulation. Tài nguyên sau khi tổng hợp

4.2. So sánh kết quả mô phỏng phần cứng so với phần mềm. Kiểm tra khối MaxPool. Chạy behavioral simulation. Tài nguyên sau khi tổng hợp. Chạy post-synthesis simulation

4.3. Kiểm tra khối 3x3 DWCONV. Chạy behavioral simulation. Tài nguyên sau khi tổng hợp. So sánh kết quả mô phỏng phần cứng so với phần mềm

4.4. Kiểm tra khối IXIConv. Chạy behavioral simulation. Tài nguyên sau khi tổng hợp. Chạy post-synthesis simulation

4.5. Kiểm tra khối ShuffleUnit Spatial down sampling. Chạy behavioral simulation. Tài nguyên sau khi tổng hợp. Chạy post-synthesis simulation

4.6. Kiểm tra khối ShuffleUnit basic. Chạy behavioral simulation. Tài nguyên sau khi tổng hợp. Chạy post-synthesis simulation

4.7. Kiểm tra khối Global Pool. Chạy behavioral simulation. Tài nguyên sau khi tổng hợp. Chạy post-synthesis simulation

4.8. Kiểm tra khối Fully connected. Tài nguyên sau khi tổng hợp. Chạy post-synthesis simulation

4.9. Kiểm tra mô hình ShuffleNet v2. Chạy behavioral simulation. Tài nguyên sau khi tổng hợp. Chạy post-synthesis simulation

5. CHƯƠNG 5

5.1. Khó khăn gặp phải. Hướng phát triển đề tài

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Giới thiệu tổng quan về Nghiên Cứu IP ShuffleNet

Nghiên cứu về ShuffleNet tại Đại Học Quốc Gia TP. Hồ Chí Minh tập trung vào việc thiết kế và tối ưu hóa mô hình mạng nơ-ron cho các ứng dụng di động. ShuffleNet là một kiến trúc mạng nơ-ron được phát triển để giảm thiểu chi phí tính toán và bộ nhớ, phù hợp cho các thiết bị có tài nguyên hạn chế. Mô hình này đã chứng minh hiệu suất vượt trội trong các tác vụ phân loại hình ảnh và nhận diện đối tượng.

1.1. Tổng quan về mô hình ShuffleNet

Mô hình ShuffleNet được thiết kế với mục tiêu tối ưu hóa hiệu suất tính toán. Kiến trúc này sử dụng các lớp tích chập phân tách để giảm thiểu số lượng phép toán cần thiết, từ đó tiết kiệm năng lượng và tài nguyên.

1.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu IP

Nghiên cứu về IP ShuffleNet không chỉ giúp cải thiện hiệu suất của các ứng dụng di động mà còn mở ra hướng đi mới cho việc phát triển các thiết bị nhúng thông minh, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường.

II. Vấn đề và thách thức trong thiết kế IP ShuffleNet

Mặc dù ShuffleNet mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc thiết kế và triển khai mô hình này cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như tối ưu hóa tài nguyên, đảm bảo độ chính xác và tốc độ xử lý là những yếu tố quan trọng cần được xem xét.

2.1. Thách thức về tài nguyên tính toán

Các thiết bị di động thường có tài nguyên hạn chế, do đó việc tối ưu hóa mô hình ShuffleNet để giảm thiểu yêu cầu về tài nguyên tính toán là rất cần thiết.

2.2. Đảm bảo độ chính xác trong phân loại

Một trong những thách thức lớn nhất là duy trì độ chính xác của mô hình trong khi giảm thiểu chi phí tính toán. Việc này đòi hỏi các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu quả.

III. Phương pháp thiết kế IP ShuffleNet hiệu quả

Để thiết kế IP ShuffleNet, nhóm nghiên cứu đã áp dụng nhiều phương pháp khác nhau nhằm tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu chi phí. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng kỹ thuật lượng tử hóa và tối ưu hóa mô hình.

3.1. Kỹ thuật lượng tử hóa trong thiết kế

Kỹ thuật lượng tử hóa giúp giảm kích thước mô hình và tăng tốc độ xử lý mà không làm giảm độ chính xác. Đây là một yếu tố quan trọng trong việc thiết kế ShuffleNet cho các thiết bị di động.

3.2. Tối ưu hóa mô hình mạng nơ ron

Việc tối ưu hóa mô hình bao gồm việc điều chỉnh các tham số và cấu trúc của mạng để đạt được hiệu suất tốt nhất trong các tác vụ phân loại hình ảnh.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu IP ShuffleNet

Kết quả nghiên cứu cho thấy IP ShuffleNet có thể được áp dụng hiệu quả trong nhiều lĩnh vực như nhận diện đối tượng, phân loại hình ảnh và các ứng dụng AI khác. Mô hình này đã đạt được những kết quả ấn tượng trong các bài kiểm tra thực tế.

4.1. Kết quả thử nghiệm trên tập dữ liệu ImageNet

Mô hình ShuffleNet đã cho thấy hiệu suất vượt trội trong các bài kiểm tra trên tập dữ liệu ImageNet, với độ chính xác cao và thời gian xử lý nhanh.

4.2. Ứng dụng trong các thiết bị di động

Với khả năng tối ưu hóa tài nguyên, IP ShuffleNet có thể được triển khai trên các thiết bị di động như smartphone và drone, mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng thông minh.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu IP ShuffleNet

Nghiên cứu về IP ShuffleNet tại Đại Học Quốc Gia TP. Hồ Chí Minh đã mở ra nhiều hướng đi mới cho việc phát triển các mô hình mạng nơ-ron hiệu quả. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều ứng dụng thực tiễn hơn nữa.

5.1. Hướng phát triển tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và hiệu suất của ShuffleNet, đồng thời mở rộng ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau.

5.2. Tác động đến ngành công nghệ

Nghiên cứu này không chỉ có ý nghĩa trong lĩnh vực học máy mà còn có thể ảnh hưởng đến cách mà các thiết bị thông minh được phát triển trong tương lai.

Khóa Luận Tốt Nghiệp: Nghiên Cứu và Thiết Kế IP ShuffleNet