针对实时目标检测的多维度并行FPGA加速器设计

摘要

目标检测任务对于检测任务精度和实时性都有很高要求,YOLOv3-tiny网络在这两点有很好的表现.但是其复杂的网络结构,使得实际应用需要从软件和硬件方面都进行针对性的优化.为了达到实时要求,综合使用三种优化技术:在软件层面,通过融合批归一层降低计算量,低位宽增大资源利用率;设计多维度并行FPGA计算核心匹配多个卷积层,提高整体吞吐率;细粒度层间流水和pingpong缓存设计,降低数据传输时间.在ZCU104型号的FPGA上,实现了418×418图片的21ms检测延时,超过同类加速器设计,并在DSP效率上有2.86倍或者8.81倍的提升.