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基于FPGA的MobileNetV1目标检测加速器设计
1
作者
严飞
郑绪文
+2 位作者
孟川
李楚
刘银萍
《现代电子技术》
北大核心
2025年第1期151-156,共6页
卷积神经网络是目标检测中的常用算法,但由于卷积神经网络参数量和计算量巨大导致检测速度慢、功耗高,且难以部署到硬件平台,故文中提出一种采用CPU与FPGA融合结构实现MobileNetV1目标检测加速的应用方法。首先,通过设置宽度超参数和分...
卷积神经网络是目标检测中的常用算法,但由于卷积神经网络参数量和计算量巨大导致检测速度慢、功耗高,且难以部署到硬件平台,故文中提出一种采用CPU与FPGA融合结构实现MobileNetV1目标检测加速的应用方法。首先,通过设置宽度超参数和分辨率超参数以及网络参数定点化来减少网络模型的参数量和计算量;其次,对卷积层和批量归一化层进行融合,减少网络复杂性,提升网络计算速度;然后,设计一种八通道核间并行卷积计算引擎,每个通道利用行缓存乘法和加法树结构实现卷积运算;最后,利用FPGA并行计算和流水线结构,通过对此八通道卷积计算引擎合理的复用完成三种不同类型的卷积计算,减少硬件资源使用量、降低功耗。实验结果表明,该设计可以对MobileNetV1目标检测进行硬件加速,帧率可达56.7 f/s,功耗仅为0.603 W。
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关键词
卷积神经网络
目标检测
FPGA
MobileNetV1
并行计算
硬件加速
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职称材料
题名
基于FPGA的MobileNetV1目标检测加速器设计
1
作者
严飞
郑绪文
孟川
李楚
刘银萍
机构
南京信息工程大学自动化学院
江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
南京信息工程大学应急管理学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第1期151-156,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61605083)
江苏省重点研发计划项目(BE2020006-2)。
文摘
卷积神经网络是目标检测中的常用算法,但由于卷积神经网络参数量和计算量巨大导致检测速度慢、功耗高,且难以部署到硬件平台,故文中提出一种采用CPU与FPGA融合结构实现MobileNetV1目标检测加速的应用方法。首先,通过设置宽度超参数和分辨率超参数以及网络参数定点化来减少网络模型的参数量和计算量;其次,对卷积层和批量归一化层进行融合,减少网络复杂性,提升网络计算速度;然后,设计一种八通道核间并行卷积计算引擎,每个通道利用行缓存乘法和加法树结构实现卷积运算;最后,利用FPGA并行计算和流水线结构,通过对此八通道卷积计算引擎合理的复用完成三种不同类型的卷积计算,减少硬件资源使用量、降低功耗。实验结果表明,该设计可以对MobileNetV1目标检测进行硬件加速,帧率可达56.7 f/s,功耗仅为0.603 W。
关键词
卷积神经网络
目标检测
FPGA
MobileNetV1
并行计算
硬件加速
Keywords
CNN
object detection
FPGA
MobileNetV1
parallel computing
hardware acceleration
分类号
TN492-34 [电子电信—微电子学与固体电子学]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于FPGA的MobileNetV1目标检测加速器设计
严飞
郑绪文
孟川
李楚
刘银萍
《现代电子技术》
北大核心
2025
0
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