摘要：针对卷积神经网络中卷积计算时间复杂度高、同一电路计算不同尺寸卷积造成资源浪费的问题,本文提出一种具有可切换卷积计算结构的神经网络协处理器.协处理器由32位的专用指令控制,通过对不同结构神经网络的解析,生成相应的控制指令.卷积计算单元根据指令自动切换乘累加器结构或乘加树结构,对多个卷积计算单元进行组合提高了电路的并行性.数据存储采用多级缓存策略,设计长条形寄存器进行多尺寸卷积窗口的数据缓存.在ZYNQ XC7Z020 FPGA上通过实验表明,该协处理器在100 MHz频率下运算性能达到10.80 GOPS,能效比达到14.59 GOPS/W,达到同类产品的主流水平.

摘要：针对嵌入式设备上难以兼顾人脸抓拍的速度和准确率的问题,基于轻量化神经网络和哈希(Hash)跟踪算法设计了一种快速精准的嵌入式人脸抓拍系统.首先,对轻量化网络MobileNet固态硬盘(solid state disk,SSD)剪枝和优化网络结构构建人脸检测网络;其次,人脸对齐后基于均值哈希(average Hash,aHash)与感知哈希(perceptual Hash,pHash)设计融合哈希(fusion Hash,fHash)算法跟踪人脸,使用关键点欧氏距离、人脸尺寸和四方向Sobel算子三标准提取最佳的人脸图像;最后,使用MobileFaceNet对最佳人脸进行识别.实验结果表明:与MobileNet SSD相比,该人脸检测算法速度提升了22.6%;与均值哈希和感知哈希算法相比,该融合哈希算法匹配准确率提高了21.7%和10.1%;实际场景中系统人脸抓拍准确率超过95%,抓拍速度达到28帧/s.