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1.
提出了一种基于迭代自适应机制的改进算法,有效地缩减了分层置信传播算法(HBP)的计算时间.传统HBP计算时间随指定的迭代上限增加而线性增长.为此引入消息收敛的条件判断,在迭代上限相同情况下,减少算法的迭代次数,缩减整体迭代时间.实验表明,与传统HBP相比,该方法计算时间缩减了38%以上,计算时间对整体迭代上限不敏感.该方法可以应用于使用HBP算法的其他方法. 相似文献
2.
提出一种支持动态搜索区域的可变块大小运动估计硬件结构,弥补固定大小搜索区域的不足,可同时降低外存带宽、计算复杂度和功耗.使用循环分布式存储结构来支持动态搜索区域的数据存取.此外,对耗时的SAD(sum of absolute differences)计算阵列进行均衡的流水线划分和加法逻辑优化.实现结果表明,相比同类设计,该设计以少量的吞吐率损失,换取面积效率和功耗效率的明显提高. 相似文献
3.
提出了一种基于迭代自适应机制的改进算法,有效地缩减了分层置信传播算法(HBP)的计算时间.传统HBP计算时间随指定的迭代上限增加而线性增长.为此引入消息收敛的条件判断,在迭代上限相同情况下,减少算法的迭代次数,缩减整体迭代时间.实验表明,与传统HBP相比,该方法计算时间缩减了38％以上,计算时间对整体迭代上限不敏感.该方法可以应用于使用HBP算法的其他方法. 相似文献
4.
提出一种支持动态搜索区域的可变块大小运动估计硬件结构, 弥补固定大小搜索区域的不足, 可同时降低外存带宽、计算复杂度和功耗. 使用循环分布式存储结构来支持动态搜索区域的数据存取. 此外, 对耗时的SAD(sum of absolute differences)计算阵列进行均衡的流水线划分和加法逻辑优化. 实现结果表明, 相比同类设计, 该设计以少量的吞吐率损失, 换取面积效率和功耗效率的明显提高. 相似文献
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