面向人脸检测MTCNN网络的加速硬件设计

摘要

为加快深度学习人脸检测算法MTCNN(multi-task convolu tion neural network)的推理速度,满足许多应用场合检测的实时性的要求,基于Xilinx FPGA ZCU102开发板设计针对MTCNN专门优化的卷积和全连接加速硬件。该加速硬件不仅适用于MTCNN网络,其它神经网络推理算法也可以使用。针对算法特点,硬件采用小而多的计算核心,支持动态分块、图像间混合计算、片上多核共享RAM等完全自主开发的软硬件协同技术。在100 MHZ的频率下对MTCNN应用在加速器上的加速效果进行测试并和ARM程序进行对比,可以得到加速器相对于ARM O2速度加快了6倍多。