典型文献
适用于FPGA的轻量实时视频人脸检测
文献摘要：
针对目前主流的人脸检测网络结构复杂、参数量大,在FPGA等低算力设备上运行会导致功耗高,实时性差的问题,设计了一种基于YOLO改进轻量级目标检测网络模型.将YOLO算法中特征提取主干结构改进为轻量化RepVGG方法,同时采用结构重参数化的方式大幅减少参数量和计算量;在缩减参数量的同时使用聚类分析重新划分数据集的方法确保训练精度.实验结果表明,在保证精度的前提下实现了可在FPGA设备实时运行的人脸检测算法.
文献关键词：
YOLOv4;人脸检测;FPGA;实时;K-means聚类
中图分类号：
作者姓名：
赵兴博;陶青川
作者机构：
四川大学电子信息学院,成都 610065
文献出处：
引用格式：
[1]赵兴博;陶青川-.适用于FPGA的轻量实时视频人脸检测)[J].现代计算机,2022(08):1-8
A类：
B类：
FPGA,实时视频,人脸检测,参数量,算力,行会,功耗,轻量级目标检测网络,主干结构,结构改进,RepVGG,结构重参数化,计算量,重新划分,划分数据集,时运,检测算法,YOLOv4,means
AB值：
0.365828
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