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拓展机器人寿命：基于 FPGA 的 DCNN 部署实现低功耗目标识别

计算机视觉与模式识别 2018-04-03 v1 机器人学

作者: Panagiotis G. Mousouliotis , Konstantinos L. Panayiotou , Emmanouil G. Tsardoulias , Loukas P. Petrou , Andreas L. Symeonidis

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摘要

FPGA 常用于加速特定领域的算法实现，因其可获得显著的性能提升、可重编程且功耗极低。本工作中，利用 SoC FPGA 加速 SqueezeNet DCNN，以使所提供的目标识别资源能够应用于机器人系统中。实验探究了该实现方案相较于在其他广泛使用的计算系统上部署时的性能与功耗表现。

关键词

FPGA DCNN 目标识别 SqueezeNet 低功耗机器人

引用

@article{arxiv.1804.00512,
  title  = {Expanding a robot's life: Low power object recognition via FPGA-based DCNN deployment},
  author = {Panagiotis G. Mousouliotis and Konstantinos L. Panayiotou and Emmanouil G. Tsardoulias and Loukas P. Petrou and Andreas L. Symeonidis},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1804.00512},
  year   = {2018}
}

备注

Accepted in MOCAST 2018