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随着硬件技术的快速发展,YOLO(You Only Look Once)神经网络在计算机视觉领域得到广泛的应用。卷积层是YOLO网络最主要的构成部分,对卷积层进行加速能够加快CNN的运行速度。针对该特点,提出了一种基于现场可编程门阵列(Field ProgrammableGate Array,FPGA)的YOLO的分片加速方法对卷积和池化操作进行加速,极大地提升了神经网络的运行速度。