YOLO检测网络的FPGA加速计算模型的研究

FPGA(Field Programmable Gate Array)凭借其高并行和可定制化的特点,可以解决目标检测网络结构复杂、计算量大和存储开销高等问题.本文基于FPGA验证平台研究并实现了YOLO(You Only Look Once)系列神经网络的加速计算模型.首先采用动态定点量化方法降低了数据存储和传输量.然后针对YOLO模型中两类计算开销大的典型卷积层,采用了流水线,循环展开,模块融合等策略分别实现了基于Winograd和GEMM的快速卷积计算引擎,提高加速计算效率.实验结果表明,本文在PYNQ-Z1验证平台上获得的计算性能达到64.9 GOP/s,比基于典型滑动窗口卷积计算方法的性能提高了2.15倍.