典型文献
基于FPGA的高效MobilenetV2加速器设计
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
凌元;韩文俊;张辉;陈子洋
作者机构：
南京电子技术研究所 江苏南京 210039
文献出处：
引用格式：
[1]凌元;韩文俊;张辉;陈子洋-.基于FPGA的高效MobilenetV2加速器设计)[J].信息技术与信息化,2022(06):60-64
A类：
B类：
FPGA,MobilenetV2,加速器设计,目标识别,图像识别,小型化,嵌入式设备,实时处理,轻量化设计,现成,研究趋势,实现方案,并行处理,多幅,卷积核,串行,缓存,剪枝,现场可编程门阵列,逐点卷积,深度分离卷积,批量标准化
AB值：
0.390965
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