典型文献
基于FPGA的视频实时目标检测方法研究
文献摘要：
针对实时目标检测网络在图形处理器(GPU)加速器上实时性低、功耗高和成本高等问题,本文提出了一种结合通道注意力机制与深度可分离卷积的神经网络模型(AtDS-SSD),并将该网络在现场可编程门阵列(FPGA)上进行优化与部署.AtDS-SSD网络在SSD模型基础上,将VGG 16特征提取网络部分替换成以深度可分离卷积为主体的MobileNet网络,并加入通道注意力模块.本文采用8位的定点量化方法,对网络模型参数进行量化.最后,本文将量化后的AtDS-SSD网络模型在ZCU 102平台上进行部署,并采用PASCAL VOC数据集进行测试.在平均精度均值只损失0.58％的情况下,加速器性能从85 fps提升到311.7 fps,测试功耗相当于NVIDIA RTX 2080Ti的11％.实验数据表明,基于FPGA平台结合注意力机制和深度可分离卷积的网络模型,可以提升计算实时性并降低功耗,减少网络复杂度降低导致的精度损失,从而验证了本文方法的有效性.
文献关键词：
SSD网络;通道注意力机制;深度可分离卷积;现场可编程门阵列(FPGA);定点量化
中图分类号：
作者姓名：
陈朋;何建彬;陈诺;俞天纬;宦若虹
作者机构：
浙江工业大学计算机科学与技术学院 杭州310023;浙江工业大学信息工程学院 杭州310023
文献出处：
引用格式：
[1]陈朋;何建彬;陈诺;俞天纬;宦若虹-.基于FPGA的视频实时目标检测方法研究)[J].高技术通讯,2022(03):239-247
A类：
AtDS,ZCU
B类：
FPGA,实时目标检测,目标检测方法,目标检测网络,图形处理器,GPU,加速器,合通,通道注意力机制,深度可分离卷积,SSD,现场可编程门阵列,VGG,特征提取网络,网络部,替换成,MobileNet,通道注意力模块,定点量化,量化方法,行部,PASCAL,VOC,平均精度均值,fps,相当于,NVIDIA,RTX,2080Ti,降低功耗,精度损失
AB值：
0.272531
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