FPGA 上的高性 HOG 特征提取器
计算机视觉与模式识别
2018-02-08 v1
摘要
行人检测是新兴自动驾驶汽车产业中的关键问题之一。HOG 算法已被证明在行人检测中具有良好精度。由于在低功耗和高吞吐方面的特性，已有大量研究工作致力于在 FPGA 上加速 HOG 算法。本文提出了一种用于低成本 FPGA 平台上行人检测的高性能 HOG 架构。其以 640x480 输入图像实现了 526 FPS 的最大吞吐量，比最先进的设计快 3.25 倍。该加速器集成了基于 SVM 的预测，以实现行人检测系统。整个系统的功耗与现有最佳实现相当。
引用
@article{arxiv.1802.02187,
title = {A High-Performance HOG Extractor on FPGA},
author = {Vinh Ngo and Arnau Casadevall and Marc Codina and David Castells-Rufas and Jordi Carrabina},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.02187},
year = {2018}
}
备注
Presented at HIP3ES, 2018