近年来存储行业经历了巨大的变革,以固态硬盘(solid state drive, SSD)为代表的半导体存储设备迅猛发展,在性能上显著超越了通过磁头移动寻址的机械硬盘(hard disk drive, HDD).目前支持SSD的2种协议主要包括非易失性内存主机控制器接...
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近年来存储行业经历了巨大的变革,以固态硬盘(solid state drive, SSD)为代表的半导体存储设备迅猛发展,在性能上显著超越了通过磁头移动寻址的机械硬盘(hard disk drive, HDD).目前支持SSD的2种协议主要包括非易失性内存主机控制器接口规范(nonvolatile memory express, NVMe)协议与串行SCSI(serial attached small computer system interface, SAS)协议,即SAS. NVMe是专为SSD设计的高性能存储协议,能够很大限度地发挥SSD的性能;而SAS协议则充分考虑数据中心的需求,在提供高可靠性与高可扩展性的同时,兼顾了系统性能与成本的平衡.相对于日益增速的存储介质,针对慢速存储设备所设计的软件栈在一次I/O过程中所耗费的时间开销愈发显著.针对该问题学界及工业界都相继提出了众多解决方案,例如Intel提出的高性能存储开发包(storage performance development kit, SPDK)通过将设备驱动实现在用户空间,并采用轮询感知I/O完成等方式大幅度缩短了NVMe SSD对应用程序的响应时间,极大地提升了整个系统的整体性能.然而之前的研究工作针对SAS SSD存储软件栈的优化非常有限,为此在用户空间实现了针对SAS SSD的软件栈优化.实验结果表明,该优化能够有效缩短存储设备对应用程序的响应时间,提高应用对存储设备的访存效率.此外,为了准确评估I/O栈中存储设备的时间开销,硬件性能测试工具HwPerfIO被提出,能够消除大部分软件开销的影响以测得更加准确的存储设备性能.
目的现有表情识别方法聚焦提升模型的整体识别准确率,对方法的头部姿态鲁棒性研究不充分。在实际应用中,人的头部姿态往往变化多样,影响表情识别效果,因此研究头部姿态对表情识别的影响,并提升模型在该方面的鲁棒性显得尤为重要。为此,在深入分析头部姿态对表情识别影响的基础上,提出一种能够基于无标签非正脸表情数据提升模型头部姿态鲁棒性的半监督表情识别方法。方法首先按头部姿态对典型表情识别数据集AffectNet重新划分,构建了AffectNet-Yaw数据集,支持在不同角度上进行模型精度测试,提升了模型对比公平性。其次,提出一种基于双一致性约束的半监督表情识别方法(dual-consistency semi-supervised learning for facial expression recognition,DCSSL),利用空间一致性模块对翻转前后人脸图像的类别激活一致性进行空间约束,使模型训练时更关注面部表情关键区域特征;利用语义一致性模块通过非对称数据增强和自学式学习方法不断地筛选高质量非正脸数据用于模型优化。在无需对非正脸表情数据人工标注的情况下,方法直接从有标签正脸数据和无标签非正脸数据中学习。最后,联合优化了交叉熵损失、空间一致性约束损失和语义一致性约束损失函数,以确保有监督学习和半监督学习之间的平衡。结果实验结果表明,头部姿态对自然场景表情识别有显著影响;提出AffectNet-Yaw具有更均衡的头部姿态分布,有效促进了对这种影响的全面评估;DCSSL方法结合空间一致性和语义一致性约束充分利用无标签非正脸表情数据,显著提高了模型在头部姿态变化下的鲁棒性,较MA-NET(multi-scale and local attention network)和EfficientFace全监督方法,平均表情识别精度分别提升了5.40%和17.01%。结论本文提出的双一致性半监督方法能充分利用正脸和非正脸数据,显著提升了模型在头部姿态变化下的表情识别精度;新数据集有效支撑了对头部姿态对表情识别影响的全面评估。
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