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摘要
基于卷积神经网络的目标识别在图像识别领域应用广泛，为满足小型化嵌入式设备的实时处理需求，卷积神经网络的轻量化设计及其高效实现成为一种研究趋势。基于此，提出了一种适用于不同FPGA平台的Mobilenet V2卷积神经网络的实现方案。首先采用多计算核并行处理的方式，可同时实现多幅图像识别；其次计算核内部采用卷积核间串行流水的实现架构，减少了内部缓存大小及处理延迟。通过FPGA平台实测，在无剪枝及压缩的情况下，实现了48.6帧/s的处理速率。
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单位南京电子技术研究所
