【摘 要】
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深度卷积神经网络以其出色的非线性表达能力和特征提取能力在图像识别领域取得了惊人的成就。基于深度卷积神经网络的目标检测算法领域也出现了许多杰出工作,区域建议网络加持下的Faster R-CNN便是代表作之一,其检测精度高,特别适用于检测小目标,但是计算量高的缺点却限制了其在移动端或嵌入式设备上的部署。本文首先对Faster R-CNN模型的结构和参数量计算量进行了详细分析,然后分模块多阶段的对模型参
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深度卷积神经网络以其出色的非线性表达能力和特征提取能力在图像识别领域取得了惊人的成就。基于深度卷积神经网络的目标检测算法领域也出现了许多杰出工作,区域建议网络加持下的Faster R-CNN便是代表作之一,其检测精度高,特别适用于检测小目标,但是计算量高的缺点却限制了其在移动端或嵌入式设备上的部署。本文首先对Faster R-CNN模型的结构和参数量计算量进行了详细分析,然后分模块多阶段的对模型参数量和计算量进行了压缩,最后设计并实现了一种适用于异构计算平台的目标检测模型加速器。本文的主要贡献如下:（1）提出了一种多阶段联合的模型压缩方法。第一阶段将主干网络的稀疏工作从整体模型稀疏流程中剥离,既提高了主干网络的稀疏质量又降低了整体模型的稀疏难度;第二阶段使用了一个轻量级的特征金字塔网络替换了标准特征金字塔网络,避免了标准金字塔网络在处理高分辨率特征图时会引入大量计算的问题;第三阶段使用在线量化方式对模型的权重和激活值进行了8比特量化。（2）基于ABM-Sp Conv（Accumulate-Before-Multiply Sparse Convolution,先加法运算后乘法运算的稀疏卷积算法）算法实现了一种硬件加速器电路。对基本运算电路通过多种复用方式实现了数据并行计算和任务并行计算;为了缓解物理带宽压力和简化电路控制器,设计并实现了一种权重编码方案;为了解决并行计算时出现的数据访问冲突问题,设计并实现了一种单写多读端口的缓冲区。（3）提出了一种软硬件协同优化方法。首先对Faster R-CNN模型结构和参数进行静态分析,以此为基础优化了软件模型和确定了一部分硬件设计参数;然后对硬件加速器理论性能进行了数学建模和分析;最后进行了设计空间探索。在Pascal VOC数据集上mAP值损失低于2%的情况下,本文使用的模型压缩方法实现了Faster R-CNN模型尺寸38倍的压缩和计算量12.8倍的压缩,最终检测精度为80.3%。本文在Intel Arria 10 GX 1150 FPGA芯片上实现了加速器电路,加速器最高吞吐量为214GOP/S,实现了14.9FPS的检测速度。
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