基于Ultra96和DPU的人脸检测应用:SEU-Xilinx暑期学校项目
"2019年SEU-Xilinx国际暑期学校团队项目设计文档_第19组1" 这篇文档是2019年东南大学(SEU)与Xilinx合作举办的国际暑期学校的一个项目设计报告,由刘泽世、侯兴中和石正源三位同学共同完成。项目主题为“基于Ultra96和DPU的人脸检测应用”,旨在利用FPGA(Field-Programmable Gate Array)的灵活性和DPU(Deep Processing Unit)的高效能,实现人工智能在人脸识别领域的应用。 项目分工明确,组长刘泽世负责应用开发和性能测试,侯兴中专注于深度学习模型的压缩和定点,以及Vivado硬件平台的搭建,石正源则负责PetaLinux系统的生成,包括镜像和Sysroot环境的配置。 设计概述提到,随着FPGA技术的进步,其在人工智能领域中的应用日益成熟,特别是在DPU的帮助下,FPGA可以支持高效的人工智能运算。由于人工智能在多个行业中的广泛应用,FPGA+AI的结合成为趋势。本项目通过DPUIntegrationLab,学习了如何在Ultra96开发板上实现人脸检测功能,涵盖了Vivado和PetaLinux的使用,以及DPU对Caffe模型的压缩定点操作。最终,团队成功生成可在FPGA上运行的人脸检测程序,以实现高实时性的应用。 实现的人脸检测功能具有高度的可移植性,可以被集成到各种系统,如考勤系统、面部支付系统等。此外,通过更换深度学习模型,可以扩展到其他应用,例如车辆识别,这在监控或自动驾驶汽车中都有潜在价值。项目中使用的设备包括显示器、Ultra96开发板、摄像头和SD卡。 这个项目的详细设计部分(未完全提供)很可能包含了DPU的硬件平台搭建步骤,软件开发流程,模型压缩的具体方法,以及在 Ultra96 上部署和验证的过程。这部分内容会深入探讨如何将深度学习模型转化为能够在FPGA硬件上运行的代码,以及如何优化性能以满足实时性需求。 这个项目展示了FPGA和DPU在实现人工智能应用中的潜力,同时也体现了团队成员在深度学习、FPGA设计、嵌入式系统等方面的综合技能。
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