基于帧间相似性的目标检测FPGA加速器设计

为解决视频目标检测应用上的神经网络硬件加速问题,提出一种基于视频应用中连续输入之间高度相似性的YOLO卷积网络FPGA加速器。提出增量计算与快速卷积算法结合的优化方法,使用增量计算以跳过连续输入间相似部分的卷积运算;使用快速卷积算法增加并行计算资源的利用效率。实验结果表明,加速器算力约为238 GOP/s,增量计算以及快速卷积算法为加速器分别提供1.31倍与2.11倍的加速比,相较于同类网络加速器,DSP效率上有1.90倍到5.43倍的提升。