[发明专利]一种基于FPGA的轻量级目标检测神经网络的实现方法在审
| 申请号： | 202010794303.0 | 申请日： | 2020-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN111967468A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 毛天宇;陈欣玥;林云航;李国庆;张萌 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06T1/20;G06N3/04;G06N3/063;G06F9/38;G06F15/78 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 沈廉 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于FPGA的轻量级目标检测神经网络的实现方法，网络包括若干卷积层、若干池化层、边框回归输出层。基本流程步骤为：构建轻量级深度卷积神经网络；初始化轻量级深度卷积神经网络；训练轻量级深度卷积神经网络；设计现场可编辑逻辑门阵列FPGA中轻量级卷积神经网络的基本组成器件；在FPGA上实现已训练好的轻量级卷积神经网络；进行实物测试。本发明在保证深度卷积神经网络预测结果准确度的前提下，精简了深度卷积神经网络结构，优化了网络训练方法，优化了硬件计算单元，提高了在FPGA中实现深度卷积神经网络的资源利用率和运行效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fpga 轻量级 目标 检测 神经网络 实现 方法 | ||
【主权项】：
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