目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),在智能交通、智能視頻監(jiān)控、航空航天等諸多領(lǐng)域有非常廣闊的應(yīng)用前景。目前,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測以絕對的優(yōu)勢超過了傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法,但由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、計(jì)算量過大,導(dǎo)致其很難在資源不足、功耗低的嵌入式平臺實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)應(yīng)用。因此,目前工業(yè)中常使用激光、雷達(dá)等傳感器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測,價(jià)格相對高昂。YOLO作為目前性能最佳的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測模型之一,結(jié)構(gòu)簡單、檢測速度快,相比其它卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型而言更適合應(yīng)用到低功耗的嵌入式平臺。此外,通過分析GPU、ASIC、FPGA三種芯片在功耗、價(jià)格等多方面的優(yōu)劣,最終選用ARM+FPGA硬件架構(gòu)的Zynq-7020嵌入式平臺設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于Tiny-YOLO的目標(biāo)檢測系統(tǒng)。本文主要工作包括:1.權(quán)衡計(jì)算延時(shí)和精度損失,提出了8位整型量化推理方案來有效緩解嵌入式平臺計(jì)算資源和存儲資源不足的問題,用整型乘法運(yùn)算模擬浮點(diǎn)型乘法運(yùn)算效果,優(yōu)化激活函數(shù)減少量化激活值的時(shí)間,并提出相應(yīng)的量化訓(xùn)練方案降低權(quán)重的精度損失,相比浮點(diǎn)型訓(xùn)練與推理,模型大小壓縮了75%,計(jì)算速度提升2-3倍。2.根據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征,進(jìn)行了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的軟硬件劃分,選擇在可編程邏輯系統(tǒng)(PL)中設(shè)計(jì)卷積層和池化層的并行計(jì)算IP核,在雙核ARM Cortex-A9的處理系統(tǒng)(PS)實(shí)現(xiàn)Softmax層和非極大值抑制算法。通過卷積層、池化層并行計(jì)算特征和Tiny-YOLO模型的數(shù)據(jù)量、計(jì)算量分析,在Zynq-7020資源限制條件下,設(shè)計(jì)了嵌入式平臺的數(shù)據(jù)存儲、分割、計(jì)算方法來完成卷積層和池化層算法的并行加速,相比PS端串行處理,檢測速度提高約300倍。3.在Zynq-7020平臺構(gòu)建了目標(biāo)檢測系統(tǒng)的硬件架構(gòu),并搭建了目標(biāo)檢測系統(tǒng)的軟件運(yùn)行環(huán)境,在上述工作的基礎(chǔ)上通過軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了Tiny-YOLO模型的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測。本文設(shè)計(jì)立足于嵌入式平臺的目標(biāo)檢測系統(tǒng)研究,權(quán)衡速度與精確度,最終實(shí)現(xiàn)了低成本、高實(shí)時(shí)性的目標(biāo)檢測系統(tǒng)。在SDSoC開發(fā)環(huán)境下的硬件仿真表明,片上總功率僅只有2.9W,目標(biāo)檢測速度達(dá)到23FPS,達(dá)到了實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測的應(yīng)用需求。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN791;TP183
【部分圖文】：

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文其中ix 表示輸入神經(jīng)元，ia 表示輸出神經(jīng)元。圖 2-1（a）是傳統(tǒng)的全連接示意圖，兩層的神經(jīng)元之間存在 55個(gè)連接，即需要 55個(gè)權(quán)值參數(shù)，圖 2-1（b）是局部連接示意圖，每個(gè)輸出神經(jīng)元只和相鄰的幾個(gè)神經(jīng)元相連接�？煽闯鼍矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部連接特征可很大程度上減小網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)規(guī)模，降低了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的存儲壓力，提高了計(jì)算效率。權(quán)值共享指的是在特征映射時(shí)，即在相同的輸出特性映射中使用相同的參數(shù)進(jìn)行運(yùn)算，進(jìn)一步減少了參數(shù)數(shù)量，而且整張圖片共享特征檢驗(yàn)器，特征提取效果會更好。此外，權(quán)值共享的另一個(gè)重要優(yōu)點(diǎn)是提取特征時(shí)不用考慮局部特征的位置，很大程度上保證了特征的位移不變性，從而提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。局部感知結(jié)合權(quán)值共享，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)大幅度減少很大程度上解決了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接方式造成的參數(shù)冗余問題，參數(shù)減少過程如圖 2-2 所示。圖中每一種顏色代表一組參數(shù)。

(a)Sigmoid 函數(shù) (b)tanh 函數(shù) (c)ReLU 函數(shù)圖 2-9 幾種常見的激活函數(shù)2.2.4 池化層卷積層后面一般都緊接一個(gè)池化層，池化層也稱下采樣層，在降低數(shù)據(jù)維度的同時(shí)保留有用信息。池化層的計(jì)算比較簡單，相當(dāng)于把特征圖劃分成若干個(gè)n n的子區(qū)域，對每個(gè) 的小矩陣進(jìn)行聚合統(tǒng)計(jì)，選取某一點(diǎn)是輸出作為該區(qū)域的輸出，較常見的有平均池化和最大池化。平均池化是求該區(qū)域的平均值作為該區(qū)域的輸出。最大池化是選取該個(gè)區(qū)域的最大值作為該區(qū)域的輸出。若選取 2×2 的采樣核（即把圖像劃分成 2×2 的小矩陣），步長為 2，兩種池化方式的輸出結(jié)果如圖 2-10 所示。244354124453最大池化

圖 2-17YOLOv2 目標(biāo)檢測過程示意圖YOLOv2 包含 19 個(gè)卷積層和 5 個(gè)池化層，去掉全連接層，轉(zhuǎn)為使用 anchor box預(yù)測邊界框，anchor box是在訓(xùn)練過程中用基于 IOU（邊界框之間的交集與并集的比值）的 K-means 聚類方法得到的。下面介紹 YOLOv2 中的幾種關(guān)鍵技術(shù)和思想。（1）置信度（Confidence）置信度是為了反映預(yù)測的邊界框內(nèi)是否有待檢測對象，以及邊界框內(nèi)所預(yù)測對象的準(zhǔn)確度的一個(gè)綜合得分。置信度可表示為公式(2-7)： truth truthpred predCo nfidence P Class | Object P(Object) IoU P IoUi i Class (2-7)公式 2-7 中，P Class |Object i表示邊界框中有目標(biāo)的條件下，目標(biāo)屬于第 i類的概率，P(Object)表示邊界框中有目標(biāo)，truthpredIoU 表示預(yù)測的邊界框與真實(shí)標(biāo)注的邊界框的 IOU。當(dāng)目標(biāo)的中心點(diǎn)落在網(wǎng)格范圍內(nèi)時(shí)，P(Object)=1，反之，P(Object)=0。（2）網(wǎng)絡(luò)輸出

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