【摘 要】
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人工智能的发展正促进计算机视觉的智能化广泛应用。本文针对计算机视觉中目标检测技术的落地部署需求,开展了基于深度学习的目标检测网络的剪枝优化和FPGA部署研究。本文使用三种剪枝方法对目标检测网络进行剪枝,在保持较高精度的同时减少目标检测网络的参数量和计算量,达到目标检测网络在部署平台加速的目的。本文的主要研究内容概述如下:1.针对部署平台Ultra96-V2 FPGA开发板,将待部署的目标检测网络Y
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人工智能的发展正促进计算机视觉的智能化广泛应用。本文针对计算机视觉中目标检测技术的落地部署需求,开展了基于深度学习的目标检测网络的剪枝优化和FPGA部署研究。本文使用三种剪枝方法对目标检测网络进行剪枝,在保持较高精度的同时减少目标检测网络的参数量和计算量,达到目标检测网络在部署平台加速的目的。本文的主要研究内容概述如下:1.针对部署平台Ultra96-V2 FPGA开发板,将待部署的目标检测网络YOLOX-S中开发板不支持的算子进行替换,设计多种备选方案,重新训练网络并测试精度。替换stem层、SPP层后网络的精度分别增加0.35、1.63个百分点,替换激活函数后精度下降3.31个百分点。相比原模型,模型精度最终只下降1.33个百分点,适合用于部署。2.分别使用L1范数剪枝方法、几何中位数剪枝方法、网络瘦身剪枝方法对修改后的YOLOX-S模型进行剪枝。对比相同剪枝比例下模型的精度、模型参数量、模型浮点运算次数等指标,结果表明网络瘦身剪枝方法在同剪枝比例下精度最高,参数压缩量最大,以0.5比例剪枝的模型精度比原模型还高0.44个百分点。另外,结合L1范数剪枝方法、几何中位数剪枝方法对网络瘦身剪枝后的模型再剪枝。结果表明压缩的参数量基本一致的情况下,结合使用两种剪枝方法比使用单一的剪枝方法剪枝的精度更高。3.将各个剪枝后的模型部署到Ultra96-V2 FPGA开发板上,并对比各个剪枝模型在Ultra96-V2开发板中的实际检测效果。结果表明使用网络瘦身剪枝方法以0.5比例剪枝检测效果最好。通过比较各个剪枝模型检测图片所需的时间,结果表明剪枝对加速模型的推理有明显作用,模型推理时间减少18.4%到26.6%不等。综上所述,本论文针对部署FPGA的平台对YOLOX进行了网络改造,并采用不同的剪枝方法对部署模型进行推理加速,并且提出和验证两种混合剪枝方法,相比使用单一的剪枝方法的达到了更高的检测精度。
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