【摘 要】
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目标检测网络是一种对输入图像中的目标进行定位和分类的深度学习算法,具有计算密集型,并行性的特点,被广泛应用于人脸识别、军事检测、海上定位、自动驾驶等领域。随着相关技术的发展,部分目标检测网络为了增加检测的准确率,不断地扩充网络的结构,增加网络参数量和计算量,最终导致网络运行速度也变得极其缓慢,很难部署在对存储资源成本和计算资源成本要求严格的、需要一定实时性的嵌入式平台。在目标检测网络嵌入式部署的需
【基金项目】
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中国科学院自动化研究所国家专用集成电路设计研究中心预研项目“******神经网络关键技术”; 国家重点研发计划No.2018YFB2202604
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目标检测网络是一种对输入图像中的目标进行定位和分类的深度学习算法,具有计算密集型,并行性的特点,被广泛应用于人脸识别、军事检测、海上定位、自动驾驶等领域。随着相关技术的发展,部分目标检测网络为了增加检测的准确率,不断地扩充网络的结构,增加网络参数量和计算量,最终导致网络运行速度也变得极其缓慢,很难部署在对存储资源成本和计算资源成本要求严格的、需要一定实时性的嵌入式平台。在目标检测网络嵌入式部署的需求下,论文的主要工作为:首先,选取Tiny-YOLOv3网络作为目标检测网络算法模型,对其进行特征通道剪枝、激活值定点数量化、权重二的整数次幂量化和BN参数融合的模型优化设计;其次,针对优化后的算法模型,设计了一个卷积层硬件加速器,加速器拥有可执行卷积运算的高并行的处理单元阵列,内部采用多级存储以实现乒乓操作,卷积后计算采用流水线设计;最后,针对卷积层硬件加速器,设计了一个功能仿真验证环境,并且在Znyq芯片上实现了加速器CPU+FPGA的异构验证系统。实验结果表明:优化后的目标检测网络算法模型相较于原模型产生了5.5%的压缩率,m AP为0.47,可以用于嵌入式部署;卷积层硬件加速器在没有使用Zynq芯片内部DSP的情况下,产生了48GOPS算力,硬件系统总功耗为2.656W,相比于现有的研究,本文设计的加速器具有资源消耗少,性能高等优点。
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