【摘 要】
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行人检测作为计算机视觉中的热点问题之一,在许多实际场景,如无人驾驶系统、辅助驾驶系统、智能视频监控和机器人等多个领域中都具有十分广泛的应用。目前,基于卷积神经网络（CNN）的行人检测算法以较大的优势超过了传统的行人检测算法,但由于CNN结构复杂、计算量大,导致其很难在资源不足的嵌入式平台上实现实时应用。你只需看一次（YOLO）算法作为目前速度、性能最佳的行人检测算法之一,仍然存在着内存需求大、计算
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行人检测作为计算机视觉中的热点问题之一,在许多实际场景,如无人驾驶系统、辅助驾驶系统、智能视频监控和机器人等多个领域中都具有十分广泛的应用。目前,基于卷积神经网络（CNN）的行人检测算法以较大的优势超过了传统的行人检测算法,但由于CNN结构复杂、计算量大,导致其很难在资源不足的嵌入式平台上实现实时应用。你只需看一次（YOLO）算法作为目前速度、性能最佳的行人检测算法之一,仍然存在着内存需求大、计算复杂度高等问题。针对上述问题,本文通过对轻量化思想的分析,对YOLOV4-tiny行人检测算法进行轻量化研究与设计,提出了YOLOV4-light轻量化算法,并在Caltech-USA数据集上验证了算法轻量化的有效性;为了使改进后的算法便于硬件应用,在现场可编程逻辑门阵列（FPGA）上进行了硬件加速设计与测试验证。主要工作包括:（1）为了降低网络模型的内存需求和计算复杂度,提出了基于扩展卷积加深度可分离卷积的运算模块,改进了卷积的运算过程;并根据内存访问成本（MAC）,进一步优化了网络中级联的扩展卷积和点卷积,减少了不必要的MAC、降低了网络层数。为了进一步取得更好的轻量化效果,在整个网络模型架构上,采用了宽度乘法器的设计;在进行宽度乘法器实验的过程中,针对特征金字塔网络（FPN）做了进一步的实验研究,改进了原有的特征通路。（2）为了降低硬件应用的复杂度,提出利用深度卷积来取代最大池化,减少了算法硬件实现所需要的运算模块;为了减少算法在硬件实现时所需要的逻辑资源,改进了网络的激活函数。为了加速硬件上的推理验证,设计了16位的全定点化推理方案来降低计算资源和存储资源的要求;并根据网络的推理过程,设计了网络的软硬件划分方案,在上述工作的基础上通过软硬件协同设计,实现了YOLOV4-light算法的硬件验证。本文提出的YOLOv4-light算法,在Caltech-USA数据集上进行了测试,实验结果表明:YOLOv4-light算法的内存需求比例降低了89.3%,计算复杂度降低了87.9%,而精度仅仅下降约0.48%。所提算法的定点化结果显示,全定点化方案结果与软件算法的结果相比基本一致,证明了定点化方案的有效性。所提的算法硬件验证结果显示,FPGA输出的定点化结果与软件算法的输出结果基本一致,证明了硬件实现功能的正确性。
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