FPGA作为一种高性能、低功耗的可编程芯片,可以使用硬件描述语言来设计数字电路,以形成对应算法的加速电路结构。与GPU相比,FPGA低功耗、低延时,适用于小批量流式应用[4]。与ASIC相比,FPGA可以通过配置重新改变硬件结构,对具体应用定制硬件,适用于深度学习这种日新月异、不断改变的场景。 本文首先介绍深度学习中的YOLOv...
PPYOLO Tiny：1.3M 超超超轻量 目标检测算法 在当前移动互联网、物联网、车联网等行业迅猛发展的背景下，边缘设备上直接部署目标检测的需求越来越旺盛。生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210 等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机 App，也很难直接在终端采用超过 6M 的深度学习算法。
一种基于FPGA的YOLOv2tiny神经网络低延时硬件加速器实现方法,包括步骤:网络量化;进行基于YOLOv2tiny的目标检测系统整体硬件架构设计;进行卷积层处理单元设计;双乘法器设计和设计空间探索.本发明可以显著降低整体系统的延时,提高DSP的使用效率.郭谦张津铭李杰李岑蒋剑飞绳伟光景乃锋王琴贺光辉...
FPGA作为一种高性能、低功耗的可编程芯片,可以使用硬件描述语言来设计数字电路,以形成对应算法的加速电路结构。与GPU相比,FPGA低功耗、低延时,适用于小批量流式应用[4]。与ASIC相比,FPGA可以通过配置重新改变硬件结构,对具体应用定制硬件,适用于深度学习这种日新月异、不断改变的场景。 本文首先介绍深度学习中的YOLOv...
在当前移动互联网、物联网、车联网等行业迅猛发展的背景下,边缘设备上直接部署目标检测的需求越来越旺盛。生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210 等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机 App,也很难直接在终端采用超过 6M 的深度学习算法。
生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210 等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机 App,也很难直接在终端采用超过 6M 的深度学习算法。 如何在尽量不损失精度的前提下,获得体积更小、运算速度更快的算法呢? 得益于 PaddleSlim 飞桨模型压缩工具的能力,体积仅为 1.3M 的 PP-YOLO Tiny ...
FPGA supports parallel computing and is characterized by programmability, high performance, low energy consumption, and strong stability. In this paper, we improved and optimized the YOLOv2-Tiny algorithm by combining it with the hardware implementation based on FPGA's hardware structure. We divided ...
在当前移动互联网、物联网、车联网等行业迅猛发展的背景下,边缘设备上直接部署目标检测的需求越来越旺盛。生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210 等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机 App,也很难直接在终端采用超过 6M 的深度学习算法。
在当前移动互联网、物联网、车联网等行业迅猛发展的背景下,边缘设备上直接部署目标检测的需求越来越旺盛。生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210 等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机 App,也很难直接在终端采用超过 6M 的深度学习算法。
在当前移动互联网、物联网、车联网等行业迅猛发展的背景下,边缘设备上直接部署目标检测的需求越来越旺盛。生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210 等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机 App,也很难直接在终端采用超过 6M 的深度学习算法。