| 面向目标检测的卷积神经网络优化方法 |
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| 作者姓名： | 张志超 王剑 章隆兵 肖俊华 |
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| 作者单位： | 计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190;中国科学院计算技术研究所 北京100190;中国科学院大学 北京100049;中国电子科技集团公司第十五研究所 北京100083,计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190;中国科学院计算技术研究所 北京100190;中国科学院大学 北京100049 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61432016);;国家重点研发计划(2018YFC0832306,2018YFC0831203,2018YFC0831206)资助项目; |
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| 摘 要： | 针对星载等功耗受限平台下遥感影像目标检测存在的高准确率、低功耗以及高吞吐量等要求,本文提出了一种面向目标检测的现场可编程门阵列(FPGA)卷积神经网络(CNN)优化方法.采用数据流调度技术以及基于乘法矩阵与前向加法链的卷积计算阵列设计对浮点卷积神经网络模型进行加速.利用该方法在FPGA开发板上实现了浮点卷积目标检测网络...
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| 关 键 词： | 卷积神经网络(CNN) 现场可编程门阵列(FPGA) 数据流调度 目标检测 加速 |
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