【摘 要】
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针对当前神经网络加速器难以高效实现目标跟踪边框后处理的问题,提出一种高效的目标跟踪专用加速器.引入神经网络架构,用于提取输入视图特征并生成边框置信度与偏移量集合.随后针对目标跟踪的边框处理设计了专用于边框的回归、惩罚以及提取操作的加速模块,通过同步神经网络加速器与专用加速模块间的数据,以流水结构并行执行特征提取与边框操作,实现基于深度学习目标跟踪的端到端处理.该加速器在40 nm工艺下消耗面积3.64mm2,获得了5.71 Tops/W能效比.实验结果表明:与现有加速方案相比,该目标
【机 构】
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南开大学IC设计与系统集成实验室,中国科学院计算技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(62004198),北京市自然科学基金资助项目(4194092),国家重点研发计划(2018AAA0102505)。
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针对当前神经网络加速器难以高效实现目标跟踪边框后处理的问题,提出一种高效的目标跟踪专用加速器.引入神经网络架构,用于提取输入视图特征并生成边框置信度与偏移量集合.随后针对目标跟踪的边框处理设计了专用于边框的回归、惩罚以及提取操作的加速模块,通过同步神经网络加速器与专用加速模块间的数据,以流水结构并行执行特征提取与边框操作,实现基于深度学习目标跟踪的端到端处理.该加速器在40 nm工艺下消耗面积3.64mm2,获得了5.71 Tops/W能效比.实验结果表明:与现有加速方案相比,该目标
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