【摘 要】
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人工智能的迅速发展使得现代卷积神经网络在图像识别和分类任务上取得了巨大成功.然而，复杂神经网络模型不断向更深层的网络结构发展，在面积、功耗受限的移动设备上部署时无法保持高性能和高精度.针对该问题，面向可编程阵列芯片（FPGA）平台提出了一种基于软硬件协同方法的MobileNet-SSD目标检测硬件加速器设计.首先采用剪枝和量化算法对原始MobileNet-SSD模型进行压缩，其中剪枝是针对点卷积层
【基金项目】
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国家重点研发计划光电子与微电子器件及集成重点专项（2019YFB2204400）；
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人工智能的迅速发展使得现代卷积神经网络在图像识别和分类任务上取得了巨大成功.然而，复杂神经网络模型不断向更深层的网络结构发展，在面积、功耗受限的移动设备上部署时无法保持高性能和高精度.针对该问题，面向可编程阵列芯片（FPGA）平台提出了一种基于软硬件协同方法的MobileNet-SSD目标检测硬件加速器设计.首先采用剪枝和量化算法对原始MobileNet-SSD模型进行压缩，其中剪枝是针对点卷积层参数冗余问题而提出的卷积核剪枝算法，量化则是将训练后的网络模型中的浮点数统一转换为定点数参与卷积计算.然后，设计了一种可配置的卷积计算加速阵列，通过循环分块实现不同规模网络层的多粒度并行.在此基础上，进一步设计了一种针对输入缓存的行缓存优化机制，结合直接存取存储器（DMA）和数据流接口传输数据解决传输延迟的瓶颈.实验表明，所提出的目标检测系统的性能功耗比相较于CPU和GPU分别提升了79倍和1.9倍，相比于以往工作中提出的目标检测系统具有更高的准确度和更优的性能.
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为了提高传统SSD算法对小目标检测的准确率，提出一种改进的SSD目标检测算法：采用基于可变形卷积的ResNet50作为SSD算法的特征提取网络，提高对目标的处理能力；设计特征金字塔（FPN）来融合不同层的特征图，丰富浅层特征图的语义信息；在特征融合时引入通道注意机制，提取相应的通道权重，增加重要信息的比例，提高检测效果。最后采用PASCAL-VOC2007开源数据集进行仿真实验，并与传统SSD目标
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