论文阅读和分析:Binary CorNET Accelerator for HR Estimation From Wrist-PPG

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主要贡献:

一种完全二值化网络(bCorNET)拓扑结构及其相应的算法-架构映射和高效实现。对CorNET进行量化后,减少计算量,又能实现减轻运动伪影的效果。 该框架在22个IEEE SPC受试者上的MAE为6.67±5.49 bpm。该设计采用ST65 nm技术框架,实现3 GOPS @ 1 MHz,每个窗口消耗56.1 μ J \mu J μJ,占用1634K NAND2等效单元面积,从PPG信号估计每隔2s的HR延迟,变为32 ms。关键在于用硬件直接搭建出CNN LSTM网络。这个算法和硬件都会太强了!


理论部分的量化公式:
q u a n t i z e ( x ) = r o u n d ( c l i p ( x , − 1 , 1 ) × M ) / M Q ( x ) = s × q u a n t i z e ( x − p s ) + p \begin{gathered} q u a n t i z e(x)=r o u n d(c l i p(x,-1,1)\times M)/M \\ Q(x)=s\times q u a n t i z e\left(\frac{x-p}{s}\right)+p \end{gathered} quantize(x)=round(clip(x,1,1)×M)/MQ(x)=s×quantize(sxp)+p

算法流程图:

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硬件实现流程和时序图:

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硬件实现:

CNN1单层实现:

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Binarizer架构:

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Binary max-pooling单元:

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转置Buffer架构:

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CNN:

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LSTM:

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bLSTM时序图:

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实验结论:

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**参考:**

Binary CorNET Accelerator for HR Estimation From Wrist-PPG文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-483148.html

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