【摘 要】
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目前目标检测领域已有诸多研究,算法也层出不穷,如:R-CNN（RegionCNN）、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot Multi Box Detector）等,但这些算法的小目标检测效果却难以尽如人意。同时,卷积神经网络的计算密度大,所以对于实时目标检测,研究如何利用硬件加速运算显得尤为重要。本文将算法移植到目标板上,使用目标板上硬件单元加速计算,并
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目前目标检测领域已有诸多研究,算法也层出不穷,如:R-CNN（RegionCNN）、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot Multi Box Detector）等,但这些算法的小目标检测效果却难以尽如人意。同时,卷积神经网络的计算密度大,所以对于实时目标检测,研究如何利用硬件加速运算显得尤为重要。本文将算法移植到目标板上,使用目标板上硬件单元加速计算,并针对算法移植精度下降问题提出优化方案。在此基础上通过海思媒体处理平台（Media Process Platform,MPP）和媒体处理芯片智能视觉异构加速平台（Smart Vision Platform,SVP）设计了基于加速引擎的小目标检测系统。本文主要研究内容如下:（1）首先研究了目标检测算法,针对小目标检测性能不佳的问题,对YOLO V3进行了精度与速度的改进;然后进行算法移植实现,将算法模型移植到海思开发板上,利用海思SVP平台的NNIE（Neural Network Inference Engine）硬件模块对卷积神经网络部分进行加速;最后针对算法移植过程出现精度下降的问题,本文提出优化方案:合理设置转化参数以及置信度阈值、采用等比例的形式进行图像缩放。（2）本文基于海思SVP平台与MPP平台开发了一个小目标检测系统。该系统在目标检测的不同阶段调用开发板上不同硬件进行处理,实现目标的快速检测。实验结果表明,算法移植造成的置信度下降在4%以内,精准率下降约2%,YOLO V3算法经过改进后可将实际每秒处理帧数提高到17帧。
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