基于FPGA实现了类YOLO的轻量化的CNN加速器_fpga yolo

基于FPGA实现了类YOLO的轻量化的CNN加速器。
为了方便，直接基于zynq7020平台进行了验证，目前已经实现物品检测和特定识别
FPGA实现架构

FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种可重新配置的硬件平台，可以通过编程来实现特定的功能。随着人工智能领域的发展，使用FPGA加速卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）成为了一个研究热点。在本文中，我们基于FPGA实现了一种类YOLO的轻量化CNN加速器，旨在提高物体检测和特定识别的效率。

首先，我们选择了zynq7020平台进行验证。zynq7020是一款Xilinx的SoC（System on Chip）芯片，集成了ARM处理器和FPGA硬件。该平台的特点在于可以同时运行软件和硬件，使得软件和硬件的协同工作成为可能。我们将FPGA用作CNN的加速器，通过编程将CNN的计算任务转移到FPGA上进行加速处理，以提高计算效率和速度。

接下来，我们介绍了FPGA实现的架构。为了实现类YOLO的功能，我们采用了轻量化的CNN架构。轻量化的CNN是指在保持较高识别精度的前提下，减少模型参数量和计算量的一种方法。通过精细设计网络结构和剪枝等技术，我们实现了一个更加轻量化的CNN模型。

在我们的CNN加速器中，我们使用了并行计算的方法来提高计算效率。我们将CNN的计算任务划分为多个子任务，并使用并行计算单元同时处理这些子任务。这样可以有效