Zynq SoC硬件加速下的X-TINY YOLO：实时车辆检测效率提升

本文主要探讨了在小型嵌入式系统环境下，如何通过利用Zynq System-on-Chip (SoC) 硬件的优势来改进TINY YOLO车辆检测算法，以实现实时性能的提升。TINY YOLO是一种轻量级的目标检测模型，但在传统的计算平台如GPU和CPU上，其复杂的计算量使得在小型设备上难以达到实时检测的要求。Zynq SoC的灵活性和硬件加速能力成为了解决这一问题的关键。 首先，作者对原始TINY YOLO的网络结构进行了优化和压缩，通过去除或合并那些在网络权值中占据小部分贡献的接近零权重的参数，从而减小模型的计算负担。这一步被称为"浓缩小型深度网络"（Xerantic-TINY YOLO，简称X-TINY YOLO），旨在保持较高的检测精度的同时，减少模型的复杂度。 接着，针对卷积计算部分，作者设计了一种高效的多级流水线结构，使得计算过程可以在多个并行处理单元中同时进行，提高了运算速度。这种流水线内全并行的策略大大提升了算法的执行效率，有利于在有限的硬件资源下实现更高的处理能力。 最后，为了进一步优化硬件资源的利用率，作者提出了与网络结构相匹配的数据切割和传输方案。这种方法有效地减少了数据在处理过程中不必要的传输延迟，从而在硬件层面进一步加速了整个检测流程。 实验结果显示，X-TINY YOLO在Zynq SoC系统上实现了显著的硬件资源节省，只消耗了50%的片内硬件资源。更重要的是，它能够在性价比高的Zynq-7020等嵌入式环境中实现24帧/秒的检测速度，完全满足了实时车辆检测的需求。因此，这项工作为小型嵌入式系统中的实时目标检测任务提供了一个可行且高效的解决方案。 该研究结合了深度学习模型的优化和硬件加速技术，成功地在小型Zynq SoC平台上实现了TINY YOLO的实时车辆检测，这对于推动嵌入式视觉和物联网应用的发展具有重要意义。