FPGAIP核的设计 根据对网络结构的分析,我们发现,yolo4 tiny主要由以下几种运算组成: 3x3标准卷积 2. 1x1point-wise卷积 3. 上采样、下采样(2x2最大池化) 4. concat操作 我们将上述计算分成两类,第一类是需要重点加速的,如3x3标准卷积和1x1point-wise卷积,它们占网络总体计算量的95%以上,因此是我们需要重点关注...
而由于卷积和池化运算都是流式运算,所以将他们放在FPGA中实现从而进行加速是一个很好的选择。对于YOLOV2中的部分运算,比如说计算坐标图像的预处理等,都是一些非流式运算,或者是标准运算,这些运算适合放在ARM中进行,于是将YOLOV2中的运算做一下划分,充分利用软硬件协同的优势,从而对整个算法进行加速。 FPGA:卷积层和池...
针对这一现象,在基于有限状态机的FPGA上加速YOLO算法将成为重要研究课题.本文主要研究基于FPGA的YOLO算法加速,首先介绍YOLO算法的工作原理和框架,以及实现YOLO的计算机平台系统,然后介绍在基于FPGA的YOLO算法加速技术,分析YOLO算法核心模块的优化技术,详细分析系统的FPGA设计细节,最后通过实验证明FPGA加速YOLO算法的性能优越性...
本文中用16 位定点整数计算取代 32 位浮点计算,数据传输量减半,节约片上存储资源的同时提高了计算执行速度。 2.针对3x3卷积层的加速计算引擎PE1 采用了循环分块来降低片上卷积规模,在分块后又被分为了内循环、外循环两个循环组。右边方块中最大池化计算和卷积计算相融合,得益于Winograd 的卷积输出窗口与池化窗口...
本文介绍基于FPGA的Yolo4 tiny加速器的实现。Yolo4 tiny是YOLO v4的轻量化版本，具有参数较少的优势，适用于实际应用，如行人检测、口罩检测等。该加速器设计考虑了网络的主要运算类型：1x1point-wise卷积、上采样、下采样（2x2最大池化）和concat操作。其中，1x1point-wise卷积和3x3标准卷积是计算量较...
基于FPGA的yolo算法加速研究 同济大学软件学院 孙有腾 （1）基于darknet框架实现了针对该框架下的模型剪枝压缩方法；（2）将卷积计算模块利用FPGA进行加速。2.算法实现过程 2.1 剪枝算法的实现 卷积神经网络在进行模型前向推理的过程中，需要将输入特征和权值进行卷积计算。这些权值也就是卷积核，仔细查看这些权值的...
因此,可以使用FPGA来实现YOLOv3tiny算法的硬件加速设计。具体来说,可以按照以下步骤进行实现:1、算法设计首先需要对YOLOv3tiny算法进行详细设计,包括模型结构、参数设置等。可以使用Python等编程语言实现算法原型,并通过实验验证其正确性和性能。2、FPGA编程在算法设计完成后,可以使用Verilog等硬件描述语言对FPGA进行编程。
分类号TN9密级公开UDC编号硕士研究生学位论文题目基于AFPGA的的YOLOv神经网络加速器的研究与设计TitleResearchanddesignofYOLOvneuralnetworkacceleratorbasedonFPGA学院(所、中心)信息学院专业名称计算机系统结构研究方向FPGA技术研究生姓名毕方鸿学号1017000760导师姓名
1.一种基于FPGA的YOLOv2-tiny神经网络低延时硬件加速器实现方法,其特在于,包括以下步骤: 步骤1:网络量化:对原始网络的权重与中间结果进行定点数量化; 步骤2:基于YOLOv2-tiny的目标检测系统的整体硬件架构设计; 步骤3:卷积层处理单元设计:采用填充跳过技术设计可以参数化的卷积处理单元,从而支持细粒度流水线架构; 步骤...
摘要:本发明公开了基于FPGA的高精度YOLOv5s加速系统,主要解决现有模型尺寸较大,自定义部署网络困难以及检测精度不佳的问题。系统包括:YOLOv5s网络模型压缩优化单元和硬件加速单元两部分;其中YOLOv5s模型压缩优化单元通过知识蒸馏联合INT8量化设计实现对YOLOv5s模型的尺寸压缩和检测精度的提升;硬件加速单元由包含卷积加速模...