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基于FPGA的多人脸实时检测系统设计与实现

         

摘要

设计了一种基于移动端深度学习目标检测算法MobileNetV2-SSDlite的小规模、高精度的人脸检测算法.在算法基础上,围绕硬件架构、片上缓存、性能及功耗等方面进行移动端专用型神经网络加速器的研究与设计;在ALINX AX7350 SOC平台上实现了实时多人脸检测加速器系统.结果表明,本系统在100 MHz时钟下,平均计算性能为56.01 GOPS,功耗为7.3 W.与现有的MobileNetV2-SSDlite加速器相比,运算速度提高了28.7%,资源平均节省了44.46%,功耗降低了26.3%.在224×224分辨率下,达到了83.4 FPS,满足实时性需求.

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