基于ZYNQ的Yolo v3-SPP实时目标检测系统

摘要

基于卷积神经网络的目标检测算法发展迅速,随着计算复杂度增加,对设备的性能及功耗要求越来越高。为了使目标检测算法能够部署在嵌入式设备上,本文采用软硬件协同设计方法,使用FPGA对算法进行硬件加速,提出了ZYNQ平台下的Yolo v3-SPP目标检测系统。本文将该系统部署在XCZU15EG芯片上,并对系统所需的功耗、硬件资源及性能进行了分析。首先对要部署的网络模型进行优化,并在Pascal VOC 2007数据集上进行训练,最后使用Vitis AI工具对训练后的模型进行量化、编译,使其适用于ZYNQ端的部署。为了选取最佳的配置方案,探究了各配置对硬件资源及系统性能的影响,从系统功耗(W)、检测速度(FPS)、各类别平均精度的平均值(mAP)、输出误差等方面对系统进行了分析。结果表明:在300 M时钟频率下,输入图片大小为(416,416)时,针对Yolo V3-SPP和Yolo V3-Tiny网络结构,检测速度分别为38.44 FPS和177FPS,mAP分别为80.35%和68.55%,片上芯片功耗为21.583 W,整板功耗23.02 W。满足嵌入式设备部署神经网络模型的低功耗、实时性、高检测精度等要求。