基于FPGA的高效MobilenetV2加速器设计

作     者：凌元 韩文俊 张辉 陈子洋 LING Yuan;HAN Wenjun;ZHANG Hui;CHEN Ziyang

作者机构：南京电子技术研究所江苏南京210039 

出 版 物：《信息技术与信息化》 (Information Technology and Informatization)

年 卷 期：2022年第6期

页      码：60-64页

摘      要：基于卷积神经网络的目标识别在图像识别领域应用广泛,为满足小型化嵌入式设备的实时处理需求,卷积神经网络的轻量化设计及其高效实现成为一种研究趋势。基于此,提出了一种适用于不同FPGA平台的Mobilenet V2卷积神经网络的实现方案。首先采用多计算核并行处理的方式,可同时实现多幅图像识别;其次计算核内部采用卷积核间串行流水的实现架构,减少了内部缓存大小及处理延迟。通过FPGA平台实测,在无剪枝及压缩的情况下,实现了48.6帧/s的处理速率。

主 题 词：卷积神经网络 现场可编程门阵列 逐点卷积 深度分离卷积 批量标准化 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-9528.2022.06.014

馆 藏 号：203113314...