|
|
1.
基于小型Zynq SoC硬件加速的改进TINY YOLO实时车辆检测算法实现
张雲轲, 刘丹
计算机应用
2019, 39 (1):
192-198.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051134
针对TINY YOLO车辆检测算法计算量过大，且在小型嵌入式系统中难以达到实时检测要求的问题。利用小型Zynq SoC系统的架构优势以及TINY YOLO的网络权值中存在大量接近零的权值参数这一特点，提出硬件并行加速的改进算法，称为浓缩小型深度网络（Xerantic-TINY YOLO，X-TINY YOLO）车辆检测算法。首先对TINY YOLO中网络结构进行压缩；其次采用高效多级流水线、流水线内全并行的方式对卷积计算部分进行算法加速；最后提出与网络结构相配合的数据切割和传输方案。实验结果表明，X-TINY YOLO仅消耗50%的片内硬件资源，可在相对于GPU和CPU性价比更高更适合嵌入式场景的Zynq SoC系统上实现，且其检测速度达到24帧/s，满足车辆检测的实时性要求。
参考文献 |
相关文章 |
多维度评价
|
|
