基于宇航級FPGA的YOLOv5s網(wǎng)絡模型硬件加速

摘要： 由于遙感圖像具有分辨率高和背景信息復雜的特點,其對目標檢測的精確性和魯棒性要求越來越高,因此遙感圖像處理領域逐漸引入了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法。然而此類算法通常模型復雜且計算量龐大,難以在空間與資源受限的星上平臺高效運行。針對這一問題,提出一種基于宇航級現(xiàn)場可編程門陣列(Filed Programmable Gate Array, FPGA)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡硬件加速架構,并選用YOLOv...