如何在FPGA平台上部署并优化深度神经网络模型，以提升目标识别与检测的实时性及能耗效率？

针对如何在FPGA平台上部署并优化深度神经网络模型以提升目标识别与检测的实时性及能耗效率，这里提供了一些专业性建议和操作步骤。

参考资源链接：[FPGA驱动的高性能实时目标识别与检测系统：深度神经网络在嵌入式平台的部署优化](https://wenku.csdn.net/doc/6d0qi02wds?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，选择合适的FPGA开发板，比如GenesysZU3EG，它提供了必要的硬件资源和稳定性以支撑复杂的神经网络运算。在进行模型部署前，需要对深度神经网络进行剪枝和量化，以减少模型的计算复杂度和存储需求。

接下来，针对FPGA的硬件特性和并行处理能力设计卷积加速器。这个加速器应充分利用硬件乘法器，并采用多操作数加法处理以提升吞吐量。此外，动态行缓冲机制和大尺寸特征图分块策略有助于减少内存访问次数和带宽需求，从而提升能耗效率。

软核CPU的任务调度设计也至关重要，它需要智能地分配任务到硬件加速器，以平衡计算资源的使用，并确保实时推理的能力。此外，采用流水线运算策略可以进一步提升推理速度。

在FPGA上部署时，可以考虑使用软核Cortex-M3进行任务调度，并构建摄像头与显示器回路以支持实时的图像输入输出。这样的设计不仅保证了系统的实时性，还为后续的算法优化和硬件升级提供了灵活性。

最后，通过实际应用的集成测试来验证软核和整体系统的功能，特别是在资源耗用率和性能指标方面的表现。实时性可以通过每帧处理时间来衡量，而能耗效率可以通过功耗测试来确定。

通过以上步骤，可以在FPGA上有效部署并优化深度神经网络模型，实现高性能的目标识别与检测。为了深入理解整个过程中的关键技术和具体实现，建议阅读《FPGA驱动的高性能实时目标识别与检测系统：深度神经网络在嵌入式平台的部署优化》。这本书详细介绍了如何在FPGA上实现和优化深度学习模型，以及卷积加速器设计的多种优化策略，能够为读者提供全面和深入的指导。

参考资源链接：[FPGA驱动的高性能实时目标识别与检测系统：深度神经网络在嵌入式平台的部署优化](https://wenku.csdn.net/doc/6d0qi02wds?spm=1055.2569.3001.10343)