Tiny-yolo网络压缩与FPGA硬件加速技术研究

"基于Tiny-yolo的网络压缩与硬件加速方法" 本文主要探讨了如何针对Tiny-YOLO网络模型进行优化，以解决其在嵌入式设备上运行时存在的问题，如模型规模大、内存需求高和计算量大的挑战。Tiny-YOLO是一种轻量级的目标检测模型，虽然在GPU支持下具有较高的检测速度，但将其部署到资源有限的嵌入式设备上仍面临困难。 首先，为了减小网络规模和内存占用，作者提出了网络连接关系的分析和裁剪策略。通过对网络中的连接进行分析，识别并移除那些对网络性能贡献较小的连接，实现网络的压缩。这种裁剪后的权值矩阵通过稀疏化存储方式进一步减少了内存占用。 其次，进行了权值量化处理，即通过减少数据的位数来降低内存占用和计算复杂度，同时确保精度损失在可接受范围内。这一步骤对于在资源受限的嵌入式环境中运行神经网络至关重要，因为它可以显著降低存储和计算的需求。 最后，针对Tiny-YOLO网络的特性，设计了一种深度并行-流水的FPGA加速优化方案。FPGA（Field-Programmable Gate Array）因其可编程性和并行处理能力，常被用于加速计算密集型任务。提出的优化方案能够充分利用FPGA的硬件资源，加速Tiny-YOLO的运算过程。 实验结果显示，通过网络裁剪和权值量化，可以实现约36倍的压缩比率，极大地减小了模型的大小。而在采用FPGA进行硬件加速后，相比于在667 MHz的ARM Cortex-A9处理器上的运算，实现了大约7倍的运算速度提升。这些优化措施对于在嵌入式设备上实时运行Tiny-YOLO，提高目标检测的效率和响应速度具有重要意义。 关键词涉及神经网络、Tiny-YOLO、压缩、硬件加速以及FPGA，表明研究的核心是利用压缩和硬件加速技术改进Tiny-YOLO在网络资源受限环境下的性能。该研究对于嵌入式系统中的人工智能应用，特别是需要实时目标检测的场景，提供了有价值的参考和实践指导。