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基于FPGA的YOLOv3-tiny卷积神经网络加速设计
基于FPGA的YOLOv3-tiny卷积神经网络加速设计
摘要：随着计算机视觉的快速发展，深度学习模型在目标检测和识别任务上取得了显著的成果。然而，由于其复杂的网络结构和计算量大，深度学习模型的实时推理仍然是一个挑战。为了解决这个问题，本论文提出了一种基于FPGA的YOLOv3-tiny卷积神经网络加速设计。通过在FPGA上实现YOLOv3-tiny模型中的卷积和池化操作，将推理时间降低到接近实时的水平。实验结果表明，该设计在保持检测精度的同时，能够显著提高推理性能。
1.引言
目标检测是计算机视觉中的关键任务之一，它在许多应用领域都有着广泛的应用，如智能监控、自动驾驶和工业检测等。深度学习模型，特别是卷积神经网络在目标检测任务上取得了巨大的成功。然而，由于深度学习模型涉及大量的计算和内存操作，实时推理仍然是一个挑战。
2.YOLOv3-tiny简介
YOLOv3-tiny是YOLO系列目标检测模型中的一种，它主要通过将输入图像划分为较小的网格，并在每个网格单元中预测目标的位置和类别来实现目标检测。YOLOv3-tiny模型相比于YOLOv3模型，网络结构更小，参数更少。因此，它在实时推理方面具有优势。
3.FPGA加速设计
FPGA（Field-ProgrammableGateArray）是一种可重构的硬件平台，通过在硬件上实现卷积和池化操作，可以大幅度提高深度学习模型的推理性能。本论文中，我们将使用FPGA加速YOLOv3-tiny模型。
3.1FPGA硬件设计
在FPGA硬件设计中，我们将根据YOLOv3-tiny模型的网络结构，使用Verilog语言实现卷积和池化操作的硬件电路。卷积操作是卷积神经网络的核心操作之一，它需要大量的计算和存储开销。通过在FPGA上实现卷积操作，可以利用FPGA的并行计算能力和高带宽的存储器来提高卷积操作的计算效率。类似地，池化操作也可以通过FPGA进行加速。
3.2FPGA软件开发
在FPGA软件开发中，我们将使用开源的FPGA开发工具来进行硬件设计的编译和调试。这些开发工具提供了丰富的高层次综合和优化功能，可以将Verilog代码编译成可在FPGA上运行的比特流文件。同时，我们还需要开发适应于FPGA的驱动程序和软件接口，以便将YOLOv3-tiny模型的输入数据传递给FPGA，并获取推理结果。
4.实验结果
在本论文的实验中，我们选择了一组常见的目标检测数据集，并使用YOLOv3-tiny模型在常规计算机上进行了推理时间的测试。然后，我们将YOLOv3-tiny模型部署到FPGA上，并使用相同的数据集进行了实验。实验结果表明，通过使用FPGA加速设计，我们能够将推理时间降低到接近实时的水平，同时保持检测精度。
5.结论
本论文提出了一种基于FPGA的YOLOv3-tiny卷积神经网络加速设计。通过在FPGA上实现YOLOv3-tiny模型中的卷积和池化操作，我们能够显著提高深度学习模型的推理性能。通过实验验证，我们证明了该设计在保持检测精度的同时，能够将推理时间降低到接近实时的水平。未来，我们将进一步研究和优化基于FPGA的深度学习模型加速方法，以实现更高的性能和更广泛的应用。
参考文献：
[1]RedmonJ,FarhadiA.YOLOv3:AnIncrementalImprovement[J].arXivpreprintarXiv:1804.02767,2018.
[2]LiuW,AnguelovD,ErhanD,etal.SSD:SingleShotMultiBoxDetector[J].arXivpreprintarXiv:1512.02325,2015.