用于VSLAM系統(tǒng)的CNN在FPGA平臺(tái)上的加速

摘要： 為實(shí)現(xiàn)視覺(jué)同步定位與建圖系統(tǒng)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在FPGA上的加速，基于SuperPoint模型設(shè)計(jì)一種低功耗高效CNN加速器及相應(yīng)的SoC系統(tǒng)。采用循環(huán)分塊、數(shù)據(jù)復(fù)用、計(jì)算單元展開(kāi)和雙緩沖策略充分利用加速器的片上資源；為提高突發(fā)傳輸效率，預(yù)先對(duì)權(quán)重參數(shù)重排；提出Pack模塊和Unpack模塊，設(shè)計(jì)多通道數(shù)據(jù)傳輸，用于提高傳輸帶寬。在Ultra96-V2 FPGA平臺(tái)上部署整個(gè)SoC...