【摘 要】
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近年来,基于深度学习的目标检测算法发展迅速,被广泛应用在智慧交通、智能安防、智能生产、航空航天等领域。目前目标检测在现实应用有两点不足:第一点是,基于深度学习的目标检测算法大多基于GPU（rocessing Graphics Unit P）和CPU（rocessing Central Unit P）平台实现,但功耗过高限制了其应用场景。第二点是,基于深度学习的目标检测算法网络权重数量大,运算复杂度
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近年来,基于深度学习的目标检测算法发展迅速,被广泛应用在智慧交通、智能安防、智能生产、航空航天等领域。目前目标检测在现实应用有两点不足:第一点是,基于深度学习的目标检测算法大多基于GPU（rocessing Graphics Unit P）和CPU（rocessing Central Unit P）平台实现,但功耗过高限制了其应用场景。第二点是,基于深度学习的目标检测算法网络权重数量大,运算复杂度高,在资源较少的低成本FPGA（Filed Programmable Logic Gate）上正向推理速度较慢。论文针对以上问题,基于Zynq平台对YOLOv2-Tiny目标检测算法进行优化与实现,主要工作包括:（1）研究了相关领域的国内外现状:从传统的目标检测算法到基于深度学习的目标检测算法,以及基于FPGA的神经网络加速器设计的演进。（2）研究了YOLOv2-Tiny的网络结构和数据处理流程,在算法模型基础上针对硬件实现进行层融合和16位定点量化,降低了运算复杂度,减少了FPGA资源消耗。（3）基于Zynq-7000 So C平台设计了目标检测系统架构,针对处理器系统和可编程逻辑的特点分配任务;研究在数据存储和传输上的设计策略,采用权重重排序减少了内存访问的次数,采用乒乓Buffer、多通道设计提高了数据搬运速率,并针对不同的数据搬运设计具体参数,为下一步目标检测系统实现做好方案准备。（4）为了减少资源消耗,将神经网络分解为可配置的卷积模块、累加模块、池化模块和地址映射模块,各模块能够适应不同的卷积、池化层,迭代重复使用;实现了数据处理通路中的可配置卷积模块、累加模块、池化模块、地址重映射模块,达到了模块间的流式处理和模块内的流水线处理,提高了数据运算的吞吐率。论文在Xilinx的Zynq-XC7Z035平台上实现了YOLOv2-Tiny目标检测算法,仅使用了芯片47%的BRAM和18%的DSP资源,芯片功耗仅为2.754W,性能达到25.64GOP/s,具有很好的工程实践意义。
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