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摘要
基于深度学习的目标检测算法取得了很大成功，显著超越了传统算法，在很多场景下甚至可以和人类相媲美。不同于可见光相机，红外相机可以在黑暗环境下识别物体，可以用于安防和无人驾驶等领域。本文提出了面向嵌入式设备的轻量级目标检测算法，并采用赛灵思的Ultrascale+MPSo C ZU3EG FPGA加速并部署该算法。加速器运行在350 MHz的时钟频率下，吞吐量达到了551 FPS，功耗仅有8.4 W。在准确率方面，该算法在FLIR数据集下Io U指标达到了73.6%。在性能方面，相比于之前相同逻辑资源下性能最好的硬件加速器Ultranet，该加速器设计将吞吐量提高了2.59倍，功耗降低了2.04倍，降低至原来的49.02%。
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单位上海科技大学; 中国科学院; 中国科学院大学; 中国科学院上海技术物理研究所
