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基于帧间相似性的目标检测FPGA加速器设计
1
作者
李晟召
王琴
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第6期1885-1892,共8页
为解决视频目标检测应用上的神经网络硬件加速问题,提出一种基于视频应用中连续输入之间高度相似性的YOLO卷积网络FPGA加速器。提出增量计算与快速卷积算法结合的优化方法,使用增量计算以跳过连续输入间相似部分的卷积运算;使用快速卷...
为解决视频目标检测应用上的神经网络硬件加速问题,提出一种基于视频应用中连续输入之间高度相似性的YOLO卷积网络FPGA加速器。提出增量计算与快速卷积算法结合的优化方法,使用增量计算以跳过连续输入间相似部分的卷积运算;使用快速卷积算法增加并行计算资源的利用效率。实验结果表明,加速器算力约为238 GOP/s,增量计算以及快速卷积算法为加速器分别提供1.31倍与2.11倍的加速比,相较于同类网络加速器,DSP效率上有1.90倍到5.43倍的提升。
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关键词
卷积网络加速器
视频目标检测
连续输入相似性
并行
计算
增量
计算
快速卷积算法
高
计算资源
效率
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职称材料
题名
基于帧间相似性的目标检测FPGA加速器设计
1
作者
李晟召
王琴
机构
上海交通大学微纳电子学系
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第6期1885-1892,共8页
基金
国家科技部重点研发计划基金项目(2018YFA0701500)。
文摘
为解决视频目标检测应用上的神经网络硬件加速问题,提出一种基于视频应用中连续输入之间高度相似性的YOLO卷积网络FPGA加速器。提出增量计算与快速卷积算法结合的优化方法,使用增量计算以跳过连续输入间相似部分的卷积运算;使用快速卷积算法增加并行计算资源的利用效率。实验结果表明,加速器算力约为238 GOP/s,增量计算以及快速卷积算法为加速器分别提供1.31倍与2.11倍的加速比,相较于同类网络加速器,DSP效率上有1.90倍到5.43倍的提升。
关键词
卷积网络加速器
视频目标检测
连续输入相似性
并行
计算
增量
计算
快速卷积算法
高
计算资源
效率
Keywords
convolution neural network accelerator
video object detection
similarity in consecutive inputs
parallel computation
incremental operation
fast convolution algorithm
high computing resource efficiency
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于帧间相似性的目标检测FPGA加速器设计
李晟召
王琴
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
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